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在线客服中基于扩展蚁群算法的学习路径推荐方法研究

贾思宇  
【摘要】:在线自助服务配合传统的客户服务方式,越来越多地被企业应用。但在线自助客服平台如何更有效地针对客户提出的问题给出参考的解决方案,是影响到其使用效果的关键。在线学习领域关于学习路径的研究为此提供了基础。但客户的特征不同于学习者特征,客户的问题求解导向的在线客服平台使用目的也不同于学习者对在线学习平台的使用目的。本文借鉴在线学习领域的学习路径研究,研究如何面向客户问题有效地组织知识并为客户推荐个性化学习路径,以实现客户问题的解答。其核心问题是,如何针对客户特定问题从复杂的学习对象网络中快速找到符合客户需求的最优学习路径。 本文综述了学习路径推荐的相关研究基础,分析了在线客服中客户特征并对其特征建模,探讨了在线客服中面向问题的学习对象获取方法,在此基础上,重点研究了基于分类蚂蚁群体智能的学习路径优化推荐方法,并提出了基于学习路径推荐的在线客服系统框架。针对能解决客户问题的学习对象选择,本文在应用简化的TF*IDF方法获取相关学习对象的基础上,应用层次分析法得出表示学习对象解决问题的“能力值”,从而获得一系列有序的能解决客户问题的学习对象。针对解决客户问题的学习路径的生成,本文应用扩展蚁群算法,在进行推荐决策时考虑客户特征、学习对象属性和“能力值”,并提出了适应性规则,实现了学习路径的个性化和适应性推荐。通过模拟实验证明了该方法的可行性和适应性,即应用蚁群算法推荐的学习路径能解决客户的问题,且构成学习路径的学习对象属性符合客户特征。本文提出的方法与其他客户服务方式的配合使用,能提高在线客服的服务质量和个性化与适应性程度,提高在线客户服务水平和客户满意度。


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