《表1 客户投诉描述示例：基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法》

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《基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法》

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为了验证本文所提方法的有效性，使用来自某电信公司技术支持部门的真实投诉工单进行实验，共计1 433条。其中由质量原因导致的投诉共有801条，由客户原因导致的投诉共有632条。投诉工单中包括投诉号码，投诉时间和投诉地点等客户信息以及客户投诉描述文本。根据投诉工单中的投诉号码，投诉时间和地点等客户信息，从业务支持系统中提取出6个对投诉分类有重要影响的通讯状态特征，分别是：干扰区域、热点区域、热点时段、基站状况、弱信号区域和手机制式匹配。干扰区域用来判断该投诉地点是否有干扰信号源，热点区域用来判断该投诉地点是否属于人口密集区域，热点时段用来判断该时段是否属于人口密集分布时段，基站状况用来判断该投诉地点的移动终端所使用的基站是否正常工作，弱信号地区用来判断投诉是否来自信号较弱的地区，手机制式匹配用来判断该投诉手机所采用的制式与当地网络的最佳制式是否匹配。而客户投诉描述可直接从工单中提取，描述示例如表1所示。