一种智能通话数据分析与预测方法

本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种智能通话数据分析与预测方法，包括以下步骤，通过通信设备提取通话信息生成节点序列和权重矩阵，滑动检测统计压缩度得分提取子序列，联合特征模型评估路径类型，扫描频率序列提取事件驱动时间戳生成行为标签，基于隐马尔可夫模型预测行为演化结果。本发明中，通过时序邻接聚类整合通话事件为路径节点序列，归一化通话时长生成权重分布，滑动三节点算法识别高频可压缩子序列，融合节点密度路径长度变化及权重集中度构建联合判别模型，分类通话路径类型，动态频变窗口提取频率差值增强行为识别灵敏度，隐马尔可夫模型基于状态转移概率动态预测通话行为演化趋势。