本發明涉及運營商，具體提供一種套餐推薦方法及系統。

背景技術：

1、隨著互聯網特別是社會化網絡的快速發展，我們正處于信息過載的時代。用戶面對過量的信息很難找到自己真正感興趣的內容，而內容提供商也很難把優質的內容準確推送給感興趣的用戶。推薦系統被認為是解決這些問題的有效方法，它對用戶的歷史行為進行挖掘，對用戶興趣進行建模，并對用戶未來的行為進行預測，從而建立了用戶和內容的關系。

2、傳統產品推薦方式通常根據靜態規則和預定的閾值來為用戶生成推薦產品，缺乏對用戶需求和傾向的深入理解。而且傳統的推薦方法通常具備復雜的邏輯和配置選項，需要一定的學習成本。

技術實現思路

1、本發明是針對上述現有技術的不足，提供一種實用性強的套餐推薦方法。

2、本發明進一步的技術任務是提供一種設計合理，安全適用的套餐推薦系統。

3、本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

4、一種套餐推薦方法，具有如下步驟：

5、s1、個性化推薦模型訓練；

6、s2、用戶滿意度評估模型；

7、s3、個性化推薦。

8、進一步的，在步驟s1中，預先定義各種業務的數據模型，將不同業務的特征信息存儲在庫中，預先導入和處理用戶歷史行為數據，使用rfm和apache?mahout開源庫進行模型訓練，生成用戶分類模型和個性化業務推薦模型。

9、進一步的，在步驟s2中，通過在線聊天窗口，客服通話記錄或營業廳錄音的方式，以語音、文本的方式記錄用戶和客服交流內容，使用自然語言處理技術去掉無效信息并獲取關鍵信息，提取關鍵特征信息，結合用戶評分評價，生成用戶滿意度評價模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型。

10、進一步的，在步驟s3中，根據個性化推薦模型分析結果，針對不同階段客戶的需要確定客戶所需要業務的具體參數，將參數實例化，結合業務模型和產品模型，輸出推薦產品。

11、一種套餐推薦系統，首先進行個性化推薦模型的訓練，然后進行用戶滿意度評估模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型，最后進行個性化推薦。

12、進一步的，預先定義各種業務的數據模型，將不同業務的特征信息存儲在庫中，預先導入和處理用戶歷史行為數據，使用rfm和apache?mahout開源庫進行模型訓練，生成用戶分類模型和個性化業務推薦模型。

13、進一步的，通過在線聊天窗口，客服通話記錄或營業廳錄音的方式，以語音、文本的方式記錄用戶和客服交流內容，使用自然語言處理技術去掉無效信息并獲取關鍵信息，提取關鍵特征信息，結合用戶評分評價，生成用戶滿意度評價模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型。

14、進一步的，根據個性化推薦模型分析結果，針對不同階段客戶的需要確定客戶所需要業務的具體參數，將參數實例化，結合業務模型和產品模型，輸出推薦產品。

15、本發明的一種套餐推薦方法及系統和現有技術相比，具有以下突出的有益效果：

16、本發明可以根據用戶的歷史數據，通過機器學習為客戶建模并識別客戶偏好行為，為客戶推薦適合的套餐；并且可以根據客戶與客服員工的文字或者語音交流內容，通過自然語言處理技術，分析客戶對推薦內容的滿意度，用于模型重優化和模型自學習。通過用戶歷史一年的消費行為，套餐內流量語音短信使用情況，套餐外流量語音短信使用情況，和其他使用行為進行分析，可以識別用所需業務的具體參數。并在識別用戶需要業務參數后，結合產商品模型將參數實例化，為用戶生成推薦套餐。最終提升用戶滿意度和忠誠度，提升運營商競爭力和銷售效率。

技術特征：

1.一種套餐推薦方法，其特征在于，具有如下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種套餐推薦方法，其特征在于，在步驟s1中，預先定義各種業務的數據模型，將不同業務的特征信息存儲在庫中，預先導入和處理用戶歷史行為數據，使用rfm和apache?mahout開源庫進行模型訓練，生成用戶分類模型和個性化業務推薦模型。

3.根據權利要求2所述的一種套餐推薦方法，其特征在于，在步驟s2中，通過在線聊天窗口，客服通話記錄或營業廳錄音的方式，以語音、文本的方式記錄用戶和客服交流內容，使用自然語言處理技術去掉無效信息并獲取關鍵信息，提取關鍵特征信息，結合用戶評分評價，生成用戶滿意度評價模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型。

4.根據權利要求3所述的一種套餐推薦方法，其特征在于，在步驟s3中，根據個性化推薦模型分析結果，針對不同階段客戶的需要確定客戶所需要業務的具體參數，將參數實例化，結合業務模型和產品模型，輸出推薦產品。

5.一種套餐推薦系統，其特征在于，首先進行個性化推薦模型的訓練，然后進行用戶滿意度評估模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型，最后進行個性化推薦。

6.根據權利要求5所述的一種套餐推薦系統，其特征在于，預先定義各種業務的數據模型，將不同業務的特征信息存儲在庫中，預先導入和處理用戶歷史行為數據，使用rfm和apache?mahout開源庫進行模型訓練，生成用戶分類模型和個性化業務推薦模型。

7.根據權利要求6所述的一種套餐推薦系統，其特征在于，通過在線聊天窗口，客服通話記錄或營業廳錄音的方式，以語音、文本的方式記錄用戶和客服交流內容，使用自然語言處理技術去掉無效信息并獲取關鍵信息，提取關鍵特征信息，結合用戶評分評價，生成用戶滿意度評價模型，并將模型輸出結果作為個性化推薦訓練模型的輸入，用于評估和優化個性化推薦模型。

8.根據權利要求7所述的一種套餐推薦系統，其特征在于，根據個性化推薦模型分析結果，針對不同階段客戶的需要確定客戶所需要業務的具體參數，將參數實例化，結合業務模型和產品模型，輸出推薦產品。

技術總結
本發明涉及運營商技術領域，具體提供了一種套餐推薦方法及系統，具有如下步驟：S1、個性化推薦模型訓練；S2、用戶滿意度評估模型；S3、個性化推薦。與現有技術相比，本發明能夠提升用戶滿意度和忠誠度，提升運營商競爭力和銷售效率。

技術研發人員：楊強
受保護的技術使用者：浪潮通信信息系統有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28