本发明涉及数据分析，尤其涉及一种投诉根因确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、目前，现代移动通信网络的投诉根因推断已经全面使用了基于信令的用户投诉定位方法，即基于客户投诉地址、投诉时间段，抓取客户的异常信令进行关联，从而定位客户投诉问题。当投诉发生时，通过用户身份信息寻找xdr信令记录，从中寻找出投诉时间段内发生的可能会造成投诉的问题xdr信令并进行统计，最后根据统计结果推断用户产生投诉的原因。现有的基于信令的用户投诉定位方法都是基于客户本人的xdr信令进行投诉根因的定位，若无法捕捉到客户本人的信令，比如在无线基站未100％开启信令上传、信令采集系统存在一定的遗漏等情况发生时，依赖相关技术方案的投诉根因判断的准确率将大幅下降，无法准确获取用户的投诉原因。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种投诉根因确定方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法捕捉信令时，投诉根因判断准确率下降，无法准确获取用户投诉原因的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种投诉根因确定方法，所述方法包括以下步骤：
3、对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的投诉原因及可信度评分；
4、对所述投诉工单进行划分，得到多个投诉工单群；
5、根据所述各个投诉工单的可信度评分确定各个投诉工单群的目标投诉原因；
6、根据所述目标投诉原因对参考投诉工单的投诉原因进行补充，得到参考投诉工单的目标投诉原因，其中，所述参考投诉工单为所述目标投诉原因对应的投诉工单群内的可信评分低于预设阈值的投诉工单。
7、可选地，所述对所述投诉工单进行划分，得到多个投诉工单群，包括：
8、获取各个投诉工单的投诉发起时间、投诉地址经纬度以及投诉地址名称；
9、根据所述各个投诉工单的投诉发起时间、投诉地址经纬度以及投诉地点名称进行划分，得到多个投诉工单群。
10、可选地，所述根据所述各个投诉工单的投诉发起时间、投诉地址经纬度以及投诉地址名称进行划分，得到多个投诉工单群，包括：
11、确定所述各个投诉工单的投诉发起时间是否处于同一预设时间周期内；
12、将投诉发起时间在同一预设时间周期内的投诉工单作为同时发起的投诉工单；
13、根据所述各个投诉工单的投诉地址名称，确定各个投诉工单之间的地址名称匹配度；
14、将所述地址名称匹配度大于预设匹配度阈值或所述投诉地址经纬度小于预设经纬度范围的投诉工单作为同地发起的投诉工单；
15、将所述同时发起的投诉工单且同地发起的投诉工单的划分为同一个投诉工单群，得到多个投诉工单群。
16、可选地，所述根据所述各个投诉工单的投诉地址名称，确定各个投诉工单之间的地址名称匹配度，包括：
17、将所述各个投诉工单中任意两个投诉工单的投诉地址名称根据预设字长进行移位截取，得到第一子字符串集合和第二子字符串集合；
18、将所述第一子字符串集合和第二子字符串集合进行匹配，得到匹配的字符串数量；
19、获取所述第一子字符串集合与第二子字符串集合的总子字符串数量；
20、根据匹配的字符串数量与所述总子字符串数量进行计算，得到各个投诉工单之间的地址名称匹配度。
21、可选地，所述根据所述各个投诉工单的可信度评分确定各个投诉工单群的目标投诉原因，包括：
22、获取投诉工单群中的所有投诉原因以及各投诉原因关联的投诉工单；
23、根据各投诉原因关联的投诉工单的可信度评分进行计算，得到所述各投诉原因对应的工单可信度；
24、将所述工单可信度最高的投诉原因作为对应投诉工单群的目标投诉原因，得到各个投诉工单群的目标投诉原因。
25、可选地，所述对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的可信度评分的具体步骤，包括：
26、对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的基础信息；
27、根据各个投诉工单的基础信息，得到各个投诉工单的驻留时间可信度评分、异常xdr信令可信度评分、常驻小区可信度评分以及投诉根因基站距离可信度评分；
28、根据所述各个投诉工单的驻留时间可信度评分、异常xdr信令可信度评分、常驻小区可信度评分以及投诉根因基站距离可信度评分进行计算，得到各个投诉工单的可信度评分。
29、可选地，所述根据各个投诉工单的基础信息，得到各个投诉工单的驻留时间可信度评分、异常xdr信令可信度评分、常驻小区可信度评分以及投诉根因基站距离可信度评分，包括：
30、根据所述各个投诉工单的基础信息得到各个投诉工单的投诉地址经纬度、xdr信令记录；
31、根据所述各个投诉工单的投诉地址经纬度，得到投诉地址经纬度周边预设范围内的基站小区列表；
32、根据各个投诉工单的投诉地址经纬度、xdr信令记录以及基站小区列表，确定各个投诉工单的驻留时间可信度评分、异常xdr信令可信度评分、常驻小区可信度评分以及投诉根因基站距离可信度评分。
33、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种投诉根因确定装置，所述投诉根因确定装置包括：
34、分析模块，用于对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的投诉原因及可信度评分；
35、划分模块，用于对所述投诉工单进行划分，得到多个投诉工单群；
36、确定模块，用于根据所述各个投诉工单的可信度评分确定各个投诉工单群的目标投诉原因；
37、补充模块，根据所述目标投诉原因对参考投诉工单的投诉原因进行补充，得到参考投诉工单的目标投诉原因，其中，所述参考投诉工单为所述目标投诉原因对应的投诉工单群内的可信评分低于预设阈值的投诉工单。
38、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种投诉根因确定设备，所述投诉根因确定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的投诉根因确定程序，所述投诉根因确定程序配置为实现如上文所述的投诉根因确定方法的步骤。
39、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有投诉根因确定程序，所述投诉根因确定程序被处理器执行时实现如上文所述的投诉根因确定方法的步骤。
40、本发明通过对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的投诉原因及可信度评分；对投诉工单进行划分，得到多个投诉工单群；根据各个投诉工单的可信度评分确定各个投诉工单群的目标投诉原因；根据目标投诉原因对参考投诉工单的投诉原因进行补充，得到参考投诉工单的目标投诉原因，其中，参考投诉工单为目标投诉原因对应的投诉工单群内的可信评分低于预设阈值的投诉工单。通过上述方式，根据各个投诉工单的可信度评分确定投诉工单群的目标投诉原因，根据目标投诉原因对可信评分低于预设阈值的投诉工单的投诉原因进行补充，解决了无法捕捉信令时，投诉根因判断准确率下降，无法准确获取用户投诉原因的问题，提升投诉工单的投诉原因确定的准确度。
1.一种投诉根因确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述投诉工单进行划分，得到多个投诉工单群，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个投诉工单的投诉发起时间、投诉地址经纬度以及投诉地址名称进行划分，得到多个投诉工单群，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个投诉工单的投诉地址名称，确定各个投诉工单之间的地址名称匹配度，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个投诉工单的可信度评分确定各个投诉工单群的目标投诉原因，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对投诉工单进行分析，获得各个投诉工单的可信度评分的具体步骤，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个投诉工单的基础信息，得到各个投诉工单的驻留时间可信度评分、异常xdr信令可信度评分、常驻小区可信度评分以及投诉根因基站距离可信度评分，包括：
8.一种投诉根因推断装置，其特征在于，所述投诉根因推断装置包括：
9.一种投诉根因推断设备，其特征在于，所述投诉根因推断设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的投诉根因推断程序，所述投诉根因推断程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的投诉根因推断方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有投诉根因推断程序，所述投诉根因推断程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的投诉根因推断方法。
