【摘 要】
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随着互联网的发展及我国GDP和对外进出口货物量的持续增长,快递业飞速发展。2018年,全国快递服务企业业务量累计完成507.1亿件,同比增长26.6%;但快递途中由于多方面的问题,导致用户延迟收件或对过程服务不满意。随着快递服务监管逐渐完善,越来越多的用户通过邮政申诉维护自己权益,快递业投诉量呈现上升趋势。针对目前邮政行业申诉数据量越来越大、人工处理效率低、实名制推广等问题,本研究对申诉业务相关数
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随着互联网的发展及我国GDP和对外进出口货物量的持续增长,快递业飞速发展。2018年,全国快递服务企业业务量累计完成507.1亿件,同比增长26.6%;但快递途中由于多方面的问题,导致用户延迟收件或对过程服务不满意。随着快递服务监管逐渐完善,越来越多的用户通过邮政申诉维护自己权益,快递业投诉量呈现上升趋势。针对目前邮政行业申诉数据量越来越大、人工处理效率低、实名制推广等问题,本研究对申诉业务相关数据进行大量数据分析,同时基于机器学习算法进行深入挖掘,并研发快递申诉业务数据分析系统以满足用户需求。该研究有助于提高申诉业务处理效率,为调整监管政策提供参考意见,具有一定的实用意义。本课题的研究点大致包含四个部分。1、申诉文本分类:申诉文本是用户在申诉网站中描写申述理由,请求重新处理对应事件而生成的文本。针对申诉数据含有强烈不满情绪及语法句法错误多的问题,本研究提出一个基于字符级卷积神经网络的申诉文本分类模型。实验证明研究提出的模型在中英文申诉数据上均可以达到非常好的效果。2、邮政服务时限预测:快件运送时限是快递服务非常重要的指标,而用户申诉的众多原因中,近40%都与延误相关。延误分析对降低用户申诉率有着十分重要的作用。同时考虑到邮政数据规模庞大的现状,本研究提出基于申诉面单状态数据的邮政服务时限分析模型来解决延误预测问题。3、申诉姓名合理性分析:邮政局响应国家实名制需求,已逐步进行在寄递过程中采用实名制。申诉部门即将采用实名制申诉制度,在接入公安数据之前,本研究制定了姓名合理性校验规则,用于初步判定是否为真实姓名。4、快递申诉业务数据分析系统:上述三个研究点均是基于算法或规则对申诉文本进行分析,分析结果可作为申诉业务数据分析系统的理论基础。为降低申诉业务相关用户数据分析难度,提高申诉处理效率,本研究点综合申诉用户需求,并结合现有并行计算框架的基础上,进行申诉业务数据分析系统的研究与实现。
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