基于深度学习的呼叫路由神经网络动态优化方法

本发明公开了基于深度学习的呼叫路由神经网络动态优化方法，涉及深度学习动态优化技术领域，具体步骤包括：步骤一、采集呼叫中心系统的多维度数据，对采集到的多维度数据进行预处理，并对处理过后的多维度数据进行特征提取，步骤二、基于长短期记忆网络构建呼叫到达率预测模型，在输出层引入分位数回归损失公式，量化不确定性并实现风险感知的资源规划，步骤三、通过特征提取后的多维度数据设置呼叫紧急度与坐席匹配度，构建动态路由优化模型，本发明通过求解约束优化问题，并采用启发式算法、遗传算法和强化学习等方法动态学习最优分配策略，能够根据业务需求动态调整目标函数权重大小，实现更灵活的呼叫路由。