【技术实现步骤摘要】
本公开大体上涉及验证分派策略，并且更具体地涉及用于在联络中心系统中验证分派策略的技术。
技术介绍
1、联络中心系统是用于接收或传输大量联络，诸如语音电话、互联网文本聊天、电子邮件和视频通话等，的系统。联络中心可以包括出站联络中心和/或入站联络中心，出站联络中心传输传出的联络，入站联络中心接收传入的联络。出站联络中心经常用于销售产品、收集未偿信贷余额或调查客户情绪等应用。入站联络中心还用于销售或交叉销售产品、服务客户支持或技术支持查询、维系客户、升级和降级服务，或用于其它应用。
2、各种分派策略可以用于将座席与在呼叫中心中的联络配对。在一些传统的联络中心中，根据联络的到达时间或座席变得能用的时间，联络被按顺序地分派给座席。这种策略可以被称为先进先出(“first-in-first-out，fifo”)策略。例如，如果多个座席能用于接收联络，则fifo策略会将传入的联络分派给等待时间最长的座席。类似地，如果多个联络正在等待分派，fifo策略会将等待时间最长的联络分派给第一个能用的座席。然而，fifo仅寻求平衡座席或联络的等待时间，并且可能与其它联络中心指标，诸如创收、客户满意度提升或成本降低，不一致。
3、为了优化这些其它联络中心指标，一些联络中心采用替代的座席-联络分派策略。一个这样的示例是基于性能的路由(“performance-based-routing，pbr”)策略。在pbr策略中，当存在能用于接收联络的多个座席时，传入的联络将被分派给与其它能用的座席相比具有最高历史性能的座席。类似地，如果所有座席
4、另一个示例是行为配对(“behavioral pairing，bp”)策略。相对于fifo策略，bp策略通常寻求平衡座席的利用率和联络的等待时间，同时仍能提供联络中心指标的改进。在bp策略中，联络和座席被配对为使得对于所有座席和联络配对的总预期值被优化。
5、bp策略通常使用机器学习技术和来自在座席与联络之间的历史交互的数据来构建。由于来自利用机器学习技术构建的模型的输出不可避免地会涉及一些随机性，因此有必要验证此类模型的质量。最终确定bp策略的过程可能涉及“训练”(创建)候选模型、验证模型以及丢弃验证不好的模型的多次迭代。模型训练处理历史数据，以建立候选bp模型。模型验证处理相同或不同的历史数据，以估计候选bp模型的性能。可以训练和验证多个候选模型，从而允许在那些候选模型的估计性能之间比较，并且选择用于联络中心使用的优选模型。
6、存在不同的模型验证技术。样本内验证是使用相同的数据进行模型训练和验证两者的验证技术。样品内验证可能导致不正确的验证结果。例如，样本内验证可能无法检测到过拟合，过拟合是少量数据样本过度地影响模型参数的情境。
7、当存在有限的数据时，过拟合尤其普遍。在联络中心环境中的代表性历史数据往往是稀缺资源。代表性数据是准确地表示座席和联络行为的特性的数据。改变的市场营销活动、产品供应、代理商数量和薪酬、联络行为和各种其它因素都可能限制代表性数据的量。出于模型训练和验证的目的，理想的途径是使用最近的代表性数据。然而，经常出现需要平衡在数据最近性与数据能用性之间的取舍。因此，需要有效地使用代表性数据。
8、检测过拟合的一种解决方案是通过将历史数据拆分成单独的集合，以分别用于训练和验证。这被称为样本外验证。例如，第10,122,860号美国专利教导了可以将单个历史数据集合拆分成第一子集(即，训练集)和与第一子集不重叠的保留子集(即，验证集)，训练集用于模型训练，并且保留子集用于模型验证。
9、在该专利中，我们公开了可以检测过拟合模型的样本内验证的方法论。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了用于在联络中心系统中验证分派策略的方法，包括：接收历史配对成果集合；确定训练权重集合和验证权重集合；为来自历史配对成果集合的每个记录分派来自训练权重集合的训练权重和来自验证权重集合的验证权重；基于历史配对成果集合和训练权重集合确定训练加权成果集合；基于历史配对成果集合和验证权重集合确定验证加权成果集合；基于训练加权成果集合确定一个或多个分派策略；基于验证加权成果集合计算一个或多个分派策略的预期性能；以及基于预期性能选择分派策略。
2、可选地，上面的方法还包括：基于选择的分派策略将座席与联络配对。
3、可选地，在上面的方法中，来自训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
4、可选地，在上面的方法中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
5、可选地，在上面的方法中，训练权重和验证权重具有相反的对应关系。
6、可选地，上面的方法还包括：从联络记录系统接收第一记录集合；从客户记录系统接收第二成果记录集合；以及基于第一记录集合和第二成果记录集合将第二成果记录集合分派给第一记录集合。
7、可选地，上面的方法还包括：基于在联络中心系统中的实时条件调整选择的配对策略。
8、本公开的实施例还提供了用于在联络中心系统中验证分派策略的系统，包括：至少一个计算机处理器，被连接到分派模块，分派模块被配置为在联络中心系统中执行验证操作，其中，至少一个计算机处理器还被配置为：接收历史配对成果集合；确定训练权重集合和验证权重集合；为来自历史配对成果集合的每个记录分派来自训练权重集合的训练权重和来自验证权重集合的验证权重；基于历史配对成果集合和训练权重集合确定训练加权成果集合；基于历史配对成果集合和验证权重集合确定验证加权成果集合；基于训练加权成果集合确定一个或多个分派策略；基于验证加权成果集合计算一个或多个分派策略的预期性能；以及基于预期性能选择分派策略。
9、可选地，在上面的系统中，至少一个计算机处理器还被配置为：基于选择的分派策略将座席与联络配对。
10、可选地，在上面的系统中，来自训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
11、可选地，在上面的系统中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
12、可选地，在上面的系统中，训练权重和验证权重具有相反的对应关系。
13、可选地，在上面的系统中，至少一个计算机处理器还被配置为：从联络记录系统接收第一记录集合；从客户记录系统接收第二成果记录集合；以及基于第一记录集合和第二成果记录集合将第二成果记录集合分派给第一记录集合。
14、可选地，在上面的系统中，至少一个计算机处理器还被配置为：基于在联络中心系统中的实时条件调整选择的配对策略。
15、本公开的实施例还提供了用于在联络中心系统中验证分派策略的制品，包括：非瞬时处理器可读介质；以及指令，被存储在介质上，其中，指令被配置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于在联络中心系统中验证分派策略的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于选择的分派策略将座席与联络配对。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，来自所述训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自所述验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练权重和所述验证权重具有相反的对应关系。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于两个或更多个权重生成策略的组合确定所述训练权重集合和所述验证权重集合。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，接收所述历史配对成果集合包括：
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
9.一种用于在联络中心系统中验证分派策略的系统，包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
11.根据权利要求9所述的系统，其中，来自所述训练权重集合的训练权重的范围为从
12.根据权利要求9所述的系统，其中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
13.根据权利要求9所述的系统，其中，所述训练权重和所述验证权重具有相反的对应关系。
14.根据权利要求9所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
15.根据权利要求9所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
16.一种用于在联络中心系统中验证分派策略的制品，包括：
17.根据权利要求16所述的制品，其中，还使得所述至少一个计算机处理器操作以：
18.根据权利要求16所述的制品，其中，来自所述训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自所述验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
19.根据权利要求16所述的制品，其中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
20.根据权利要求16所述的制品，其中，所述训练权重和所述验证权重具有相反的对应关系。
21.根据权利要求16所述的制品，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
22.根据权利要求16所述的制品，其中，还使得所述至少一个计算机处理器操作以：
...【技术特征摘要】
1.一种用于在联络中心系统中验证分派策略的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于选择的分派策略将座席与联络配对。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，来自所述训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自所述验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，每个历史配对成果的训练权重和验证权重的总和为0或1。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练权重和所述验证权重具有相反的对应关系。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于两个或更多个权重生成策略的组合确定所述训练权重集合和所述验证权重集合。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，接收所述历史配对成果集合包括：
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
9.一种用于在联络中心系统中验证分派策略的系统，包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
11.根据权利要求9所述的系统，其中，来自所述训练权重集合的训练权重的范围为从0到1，并且来自所述验证权重集合的验证权重的范围为从0到1。
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【专利技术属性】
技术研发人员：阿卜杜拉·阿斯哈·谢赫，
申请(专利权)人：亿势倍有限公司，
类型：发明
国别省市：
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