基于文本分類技術(shù)的客戶投訴智能分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、中國移動公司在投訴處理過程中，積累的投訴量大?？蛻襞c公司的接觸與交互，蘊(yùn)含著豐富的提升客戶滿意度的機(jī)會。深入分析客戶投訴內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)用戶不滿原因，是提升客戶滿意度最重要的手段。由于投訴工單數(shù)據(jù)量大、文字多，傳統(tǒng)的人工方式需要對文本內(nèi)容逐個分析，處理過程很繁瑣，人工分析耗時長，并對熱點(diǎn)分析不透徹，難以發(fā)現(xiàn)引發(fā)投訴的根本原因。為了提高分析效率和準(zhǔn)確性，必須要有針對文本內(nèi)容分析的方法。
　　經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前對客戶投訴客戶行為智能分析系統(tǒng)

2、采用文本分類技術(shù)的比較多。為了保證分析的準(zhǔn)確性和運(yùn)行效率，本項(xiàng)目對選擇的算法設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)評估方法。基于評估結(jié)果采取了準(zhǔn)確率比較高的LM算法，并引入防抖動方案，進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，通過測試數(shù)據(jù)對優(yōu)化方案進(jìn)行了驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，通過需求分析、詳細(xì)設(shè)計(jì)、軟件測試等一系列軟件工程過程，實(shí)現(xiàn)了用戶投訴內(nèi)容智能識別、用戶投訴智能分析和潛在投訴智能分析等核心功能。
　　投訴智能分類系統(tǒng)上線后，準(zhǔn)確率達(dá)到了72％，較系統(tǒng)上線前提高了10