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《华中科技大学》 2017年
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面向在线抱怨自动处理的推荐方法研究

崔晓兰  
【摘要】:抱怨处理是企业管理活动中一项常见且重要的工作。有效的抱怨处理是企业提高顾客满意度、留住老顾客及发展新顾客的重要举措。Web2.0互联网打破了时间和空间对顾客抱怨的限制,为顾客抱怨提供了一个全新的平台。与传统抱怨相比,在线抱怨具有传播速度快、数量巨大、内容非结构化等新特征,这些特征使在线抱怨处理在数据获取、分析、应用及存储方面有着更高的要求。传统的以人工为主的抱怨处理方式因其成本高和速度慢而难以满足在线抱怨处理的要求。因此,如何充分地利用有限的企业资源及时妥善地处理顾客在线抱怨,是现代企业客户关系管理和信息资源管理中一个亟待解决的问题。本文围绕此问题开展了研究工作,首先建立一种基于价值共创的在线抱怨自动处理框架,在此基础上,通过在线抱怨问题的识别和复合相似度的计算实现在线抱怨案例的检索,从而实现历史抱怨及其解决方案的自动推荐。具体来说,本文完成的工作如下:建立了一个基于价值共创的在线抱怨自动处理框架。以利益相关者的在线抱怨处理需求为导向,以价值共创为理论基础,设计了以在线抱怨处理为目的的核心利益相关者价值共创互动模式,构建了一个以抱怨问题识别、面向语言对象的复合相似度计算和相似在线抱怨案例的检索为核心的在线抱怨自动处理框架。提出了一种考虑抱怨问题路径的在线抱怨问题识别方法。采用由目标短语、触发短语的核心词及抱怨问题路径组成的三元组形式化表示在线抱怨问题,通过基于词库的目标短语识别、基于支持向量机的触发短语核心词识别和基于句法分析的抱怨问题路径识别三个步骤,设计并实现了在线抱怨问题的自动识别方法。通过对比实验验证了方法的有效性。提出了一种构建高准确率复合相似度函数的方法。引入典型相关分析方法,以最大化复合相似度函数的准确率为前提,通过赋值不同的权重因子和选取不同的局部相似度函数,构建了高准确率的复合相似度函数。通过理论证明和对比实验验证了所提方法的有效性。提出了一种基于复合相似度的在线抱怨案例检索方法。整合自然语言处理、本体和案例推理等技术,构建了一个在线抱怨处理本体,并利用该本体形式化表示了在线抱怨案例;在此基础上,设计了一种基于抱怨产品相似度、抱怨问题相似度及抱怨内容相似度的复合相似度的在线抱怨案例检索方法。设计了一个面向在线抱怨自动处理的推荐原型系统。以在线抱怨处理为目的,以基于价值共创的在线抱怨自动处理框架为基础,设计了面向在线抱怨自动处理的历史抱怨及其解决方案推荐原型系统,并详细阐述了原型系统的需求分析、系统流程、系统模块和主要功能。在此基础上,以Protege为本体的开发工具,以NetBeans为原型系统的开发工具,以Java为原型系统的开发语言,结合实例说明了原型系统的工作机理。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F274;F724.6

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