基于Lucene的客服知识库系统结构设计

本文将知识库与数据相结合进行了客服知识库系统结构设计。在基于Lucene搜索的同时结合数据库查询的实时搜索方式,实现了针对不同格式文档的正文抽取,能够对知识信息进行多域索引与搜索。     

基于深度学习的基金客服情绪安抚算法

构建基金智能客服情绪安抚算法,增加人性化设计以有效提升客户使用体验。由基于OCC模型的情绪粗粒度分类得到有负面情感的文本信息,对该文本信息进行相关处理,而后基于SVM模型进行情绪细粒度分类,得到文本的负面情绪类别并在囊括专业知识和情绪应答的基金领域知识库中匹配答案和情绪应答语句,将查询结果展示给客户。     

基于客服对话的产品和服务质量分析

现有的产品和服务质量分析常通过问卷调查或利用商品评论,但存在问卷收集难度大、商品评论中存在无效数据等问题。客服对话作为顾客与商家之间沟通的桥梁,包含了丰富的顾客意见,覆盖了从产品到服务的多个方面,然而现在利用客服对话分析产品和服务质量的研究还较少。提出了一种基于客服对话的产品和服务质量分析方法,首先结合产品特征和服务蓝图,确定产品和服务质量的评价要素,并结合重要性?满意度分析（IPA）法定义评价要素的重要性和满意度指标;然后对客服对话进行主题提取和情感分析,定量分析产品和服务的重要性和满意度。以某消毒除菌产品淘宝旗舰店的真实客服对话为例应用了该方法,建立了18个评价要素,并基于90余万条真实的历史客服对话对评价要素的重要性和满意度进行了量化,从而分析旗舰店产品和服务的质量。最后通过对专业客服的问卷调研,验证了所提方法的有效性。     

PDCA循环管理法在广电客服工作上的应用

主要研究了PDCA循环管理方法在广电客服工作上的应用。从提升服务品质和推广业务营销两个方面,通过三次“计划-执行-检验-调整”的PDCA循环,形成了三类标准化服务流程,同时探索.了从客服话务服务转客服电子渠道营销的具体方法。     

基于LDA主题的改进TFIDF 95598工单智能分类研究

为了提高95595工单智能分类的准确率,提出了基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的改进TFIDF算法。先对文本提取特征词,然后采用K-means算法进行聚类处理。构建LDA模型,获得概率分布函数θ和φ,求取语义影响力SI(semantic influence,SI)作为特征词的权重,该改进算法记作SI-TFIDF(semantic influence-term frequency inverse document frequency,SI-TFIDF)。将SI-TFIDF算法与传统的TFIDF算法在sougou的数据库进行特征词提取,并采用K-means算进行聚类,对比结果显示,采用SI-TFIDF算法提取的特征词聚类效果优于TFIDF,验证了所提出方法的可靠性。在95598投诉工单上进行仿真实验,SI-TFIDF算法的投诉工单聚类准确率高于传统的TFIDF算法,验证了SI-TFIDF更适用于处理工单投诉的分类研究。     

基于自适应特征权重聚类算法的用电问题分析

提升客服系统对于群体客户用电问题的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一.本文基于数据挖掘中的聚类技术,以电力客服中心记录的客户用电问题为数据基础,建立客户服务数据分析聚类模型,进而提出了针对用电问题分析的改进的自适应特征权重K-Means聚类算法.实验验证了该方法可快速准确地实现客服数据的自动聚类,可挖掘出隐藏的客户用电问题关键信息,为改进用电力客服质量与潜在服务风险预测提供了技术支撑.     

基于调配控服一体化监控体系的讨论与研究

面对电力供应及服务的新形势和新任务,供电企业主动优化营商环境,升级内部生产和营销服务调度指挥体系。本文以实现调配控服一体化的贵安供电局为代表,进一步探讨服务调度与电网调配控融合。通过整合主配网生产、营销服务业务的监控,探讨建立调配控服一体化运营监控体系,使各专业衔接更加紧密,提升生产和服务的运营效率和客户满意度,推进调配控服一体化高质量发展。     

基于微信消息接口的广电业务消息推送

微信消息具有免费、方便、受众广的特点,是现今企业业务推广必不可少的一种重要手段。本文基于模板消息和客服消息两个微信消息接口进行开发,实现了广电单个用户和不同网格不同业务用户群的精准推送,设计的审核机制具备定时和即时消息推送两种方式。