7篇关于智能客服的计算机毕业论文

今天分享的是关于智能客服的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能客服等主题,本文能够帮助到你

电商情境下智能客服使用意愿的影响因素——一项混合SEM和fsQCA方法的研究

这是一篇关于电子商务,智能客服,用户使用意愿,SEM,fsQCA的论文, 主要内容为人工智能等技术在客服行业应用,使服务向智能化发展,能解决传统人工客服与海量用户咨询需求不匹配的矛盾,减少用户等待时间的同时,也助力企业实现降本增效。然而,用户对智能客服的使用并不总持积极态度,如中国青年报的调查显示,近半的受访者认为智能客服答非所问、解决不了实际问题。由此引发的用户回避、甚至抗拒使用的行为,不利于智能客服行业的发展,也不利于企业实现降本增效的目的。因此,了解用户使用智能客服的影响因素及其机制,是当前企业亟待解决的现实问题。梳理以往研究,我们发现关于用户使用智能客服的文献,大多从技术层面出发,去改进完善现有技术以促进使用,但是从用户端出发,了解是什么因素影响了使用意愿的文献研究成果还不丰富,且研究所用变量多为技术接受模型中的有用性、易用性等用户感知变量,对于是什么造成了用户的感知这块涉及较少;此外,研究所用方法多为假设检验下的回归分析、结构方程分析等,默认因素作为独立变量影响使用意愿,未曾考虑因素间是否存在组合形式的影响。因此,丰富已有影响因素以及从组合视角去探究因素对使用意愿的影响,具有重要的理论意义。基于以上,本文在梳理文献后提炼了6个影响用户使用意愿的因素(系统质量、信息质量、感知拟人化、情感胜任力、感知收益和感知成本),并设计了两个研究:研究一选用感知价值理论和SOR模型,按照传统步骤检验因素对使用意愿的独立作用,研究二采用模糊集定性比较分析法,探究因素对使用意愿的组合作用。在利用问卷获取数据,并使用SPSS、AMOS、fs QCA进行分析后,分别得出了两个研究的结论,综合分析两个研究的结论后,我们有以下几点发现:(1)因素既可以单独的作用于使用意愿,也可以与其他因素组合来发挥作用,而当以组合形式发挥作用时,单个因素的作用会受与它组合的因素的影响;(2)系统质量、信息质量、感知拟人化、情感胜任力和感知收益可以通过组合搭配消除感知成本的负向作用;(3)情感胜任力是“锦上添花”的因素,可以通过感知收益的部分中介作用影响使用意愿,但是它对感知成本的影响不显著。随后本文提出了3点管理启示,并对研究中的不足与未来的展望进行了总结。总的来说,本文的贡献在于:(1)丰富了智能客服在电商领域的文献研究,也丰富了智能客服用户使用意愿的研究;(2)根据电商环境特点添加了感知拟人化与情感胜任力作为影响因素,更全面的考虑因素对用户使用意愿的影响;(3)运用fs QCA方法从组合视角探究因素的组合作用,不仅拓展了fs QCA的应用范围,也为智能客服的研究提供了新的方法视角;(4)两个研究的设计使本文不仅考虑了因素对使用意愿的独立影响机制,还考虑了因素的组合作用方式,深化了文章的研究结论。

妇幼保健常识知识库构建与实现

这是一篇关于知识库,妇幼保健,卷积神经网络,智能客服的论文, 主要内容为医疗卫生事业信息平台建设关系到我国重要的民生问题,现代信息技术的发展为身体素质的提高带来了新的机遇。其中,妇女儿童的健康问题一直是健康领域倍受关注的问题。充分利用信息技术,整合开发信息资源,促进医疗领域信息的交流和知识共享,加强服务信息平台建设,是提高我国妇幼保健医疗水平的必然选择。目前,妇女儿童的医疗资源有限,专业人员较少,给妇女儿童就诊带来了极大的困扰。本文针对妇幼保健就诊资源紧张的问题,提出构建妇幼保健常识知识库。首先分析了以知识库为中心涉及到的重要技术和相关工具,包括本体知识库构建工具Protege、网络爬虫技术、神经元计算技术、分词工具Word2Vec以及Jena工具。使用卷积神经网络方法对妇幼保健常识文本进行特征提取,完成对妇幼保健常识知识库的知识图谱、知识库的构建。本文通过网络爬虫技术以及人工收集妇幼保健常识资源,通过Word2Vec工具将文本数据向量化妇幼常识文本向量化、特征提取以及模型训练,完成了相关实验以及结果分析。实现妇幼保健相关专业知识的宣传,妇幼检查具体内容解答以及妇幼健康需要做的检查在内的信息化服务。本论文系统实现分为知识库和手机端两个方面,在构建领域知识库的基础上映射构建全局本体知识库。知识库管理系统以Python、JAVA语言为基础,通过Django框架、Eclipse开发工具建立了一款可以浏览以及智能交互咨询的妇幼保健常识知识库系统,缓解了妇幼保健医疗资源有限的问题。最后对论文工作进行总结及展望,系统在应用中简单实用,功能完善,受到了妇幼保健院医务人员以及测试人员的认可。并且对本人当下工作的总结以及妇幼保健常识知识库未来发展的计划。

电商情境下智能客服使用意愿的影响因素——一项混合SEM和fsQCA方法的研究

面向企业员工的智能客服系统的设计与实现

这是一篇关于企业员工,智能客服,Word2Vec,BERT,Seq2Seq,文心一言的论文, 主要内容为随着深度学习和自然语言处理等人工智能技术的不断发展,计算机在自然语言理解方面取得了巨大进展,这种进展使得基于自然语言处理的实际应用,如智能客服系统,能够更精准地理解和响应用户的问题。在企业内部,这些技术的高效应用使得智能客服系统成为可能。智能客服系统能够帮助员工解决信息查询、技术支持、业务流程指导、培训学习和常见问题回答等多个方面的问题。通过提供即时、准确的支持和解答,该系统可以提高员工的工作效率、减轻工作压力,并帮助员工更好地应对工作挑战。本文设计并实现了一套面向企业员工的智能客服系统,可用于员工获取各种信息和知识,如公司政策、流程说明、产品信息等;可以为员工提供技术支持和故障排除指导,帮助员工解决常见的技术问题;可以提供业务流程的解释和操作指导等。本系统底层采用Spring Cloud微服务架构,整体架构模型分为六层,分别为数据源、数据层、服务层、应用层、接口层、用户层。本系统主要实现了智能问答、人机协作、语料管理、报表统计四大功能模块。核心智能问答模块主要涉及问题检索和闲聊对话两种业务场景,对此本文分别设计实现了两类文本处理模型。一类是用于知识检索的文本匹配模型,另一类是用于生成闲聊对话内容的文本生成式模型。对于文本匹配模型,本文分别设计了基于Word2Vec的无监督模型和基于BERT的有监督模型两种模型。本文对Word2Vec模型通过引入词频和词性影响因素进行优化,对BERT模型引入孪生网络架构进行优化,使得两模型的准确率都得到了提升,并对有监督和无监督两种模型进行了实验对比。对于文本生成式模型,本文设计实现了基于Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型的闲聊对话生成,通过引入注意力机制和束搜索算法提升文本生成质量和效率。同时,引入外部百度文心一言ERNIE-Bot模型,进而设计基于内部Seq2Seq优化模型与外部ERNIE-Bot模型的融合方法,用于本系统的闲聊对话模型,进一步提升了对话生成的质量。目前,本系统已在企业内部上线使用,为企业员工提供了即时、准确的信息支持,从而帮助员工更快地解决问题和处理工作任务。员工可以通过系统快速获取所需信息,减少了进行繁琐查询和搜索的时间和精力耗费。本系统为员工日常问题提供指导,并且7*24小时实时支持,提升了员工的工作质量和满意度,提高了企业整体的工作效率。

美人鱼智能客服系统的设计与实现

这是一篇关于智能客服,需求分析,微服务,Java,算法,软件测试的论文, 主要内容为随着21世纪信息技术的迅速发展,许多业务领域的企业与公司以及运营商都在提供线上产品服务,在客户量不断增长的同时,人工客服的需求量也在不断增长。智能客服问答系统可以以标准、精确和简洁的检索结果来回答大量用户使用自然语言提出的大量的重复或相似地问题,可以协助人工客服,减少大量的人工客服的工作量。因此,设计并且开发一套美人鱼智能客服系统是十分重要的。在此背景下,本论文研究设计并且实现了美人鱼智能客服系统。具体的工作如下:首先,使用功能分解方法来对美人鱼智能客服系统进行需求分析。分析出系统的功能设计需求,根据这些设计需求总结出美人鱼智能客服系统的总体设计草图,划分出系统的不同的功能模块,并且建立数据库分析概念模型。其次,在Spring Tools Suite(STS)开发工具下,使用Java开发语言实现后台管理系统,功能包括题库管理、点击量管理和热点管理;使用HTML和Java Script开发语言实现前台交互系统。系统采用微服务架构和Spring MVC、Spring和Mybatis(SSM)三大框架开发,减少了开发难度。数据库使用Redis缓存数据库和Elastic Search搜索引擎数据库,极大地提高了数据库查询效率。算法是研究提取和匹配关键词的,包括TF-IDF算法、VSM算法、LSA算法和LDA算法。再次,对美人鱼智能客服系统的每个功能模块进行程序测试,对美人鱼智能客服系统进行软件测试,来获取并分析测试的结果。最后,对本论文的研究设计工作进行客观地总结,分析系统的特点和不足,并对进一步的工作进行展望和期待。本系统是达内在线TMOOC官方网站的二次迭代开发的其中一个版块,本系统是在IT在线教育行业使用的在线知识库客服系统。通过用户输入的关键词,客服系统可以推荐与关键词相关的IT在线课程供用户进行选择和购买。本人的工作是对本系统进行需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。本人完成前台交互系统和后台管理系统的设计和实现。本系统的实际应用效果是用户可以实时访问本系统进行知识检索,满足用户对知识的需求,同时可以根据客服的推荐选择自己想学习的IT在线课程。达内在线TMOOC官方网站使用本系统增加了用户的数量和IT在线课程的购买量。

基于企业微信的私域流量系统的设计与实现

这是一篇关于私域流量,企业微信,智能客服的论文, 主要内容为互联网时代之下,很多传统企业都开始进军线上,这就导致了企业之间的竞争日益激烈,因此随着私域流量概念的产生,越来越多企业使用公众号、小程序、微信号、微信群等工具来获取并运营用户流量。本项目正是借助企业微信工具来搭建流量系统,最终实现流量的获取与运营。在系统的设计与实现过程中,本系统采用Vue.js+ElementUI的前端框架以及Spring Boot+MySQL+MyBatis+Redis的后端框架进行开发,同时利用鲲鹏异步动作执行网关对企业微信用户实现自动化操作,使用文本匹配模型算法实现用户消息的语义识别及智能客服的自动回复。系统整体采用分层设计的模式,达到了低耦合性、可管理性、可配置性的系统要求。该系统包含的四大子系统功能如下:(1)流量获取子系统,分为增加粉丝活动、用户迁移两个模块。其中增加粉丝活动为创建企业微信活码,用户通过扫描活码添加企业微信号;用户迁移为将个人微信上的好友迁移到企业微信上。(2)用户触达子系统,分为企业微信群发、企业微信朋友圈、消息流配置、关键词回复四个模块。其中企业微信群发/企业微信朋友圈是向企业微信/企业微信朋友圈对应的用户同时发送相应的消息;消息流配置是配置向用户发送的消息流,使得用户在添加企业微信后,在特定的时间收到特定的消息;关键词回复是在用户发送的消息命中已设置的关键词时,系统自动回复用户消息。(3)社群活动子系统,分为邀请活动、引流活动两个模块。其中邀请活动为将企业微信号已添加的用户自动邀请至活动群内;引流活动为将新添加的用户自动拉进活动群内。(4)客户服务子系统,分为客户服务后台和客户服务前台两个模块。其中客户服务后台为添加新的客服账号并将客服账号与相应的企业微信号绑定,并设置排班时间;客户服务前台为以工单的形式将智能客服无法回复的用户消息以及群消息派发给人工客服,人工客服进行回复。目前论文所设计的相关功能已经上线,系统整体运行正常,达到了项目的预期目标,接下来也将进一步对系统的相关功能进行完善。相信这个项目一定会为私域流量领域树立新风标,同时也会为公司带来丰厚的利益。