用户满意度预测方法、装置及电子设备

摘要

本申请提供一种用户满意度预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取第一初始训练数据，第一初始训练数据包括：第一时段内多个历史用户的特征数据以及多个历史用户的满意度标签；特征数据包括：网络数据、用户基础数据以及网络质量数据；针对预设满意度标签集合中的每一满意度标签，确定其对应的历史用户数量在第一时段前的波动程度；依据每一满意度标签对应的波动程度，确定第一初始训练数据对应的预设算法类型；依据预测算法类型以及第一初始训练数据，对第一预测模型进行训练；之后依据目标用户的特征数据以及第一预测模型，确定目标用户满意度预测结果。该方法从多个不同维度获取影响满意度预测的因素，提高了模型预测精确度。