基于CBR模型的呼叫中心系统
| 中文摘要 | 第1-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1．1 研究内容及意义 | 第13-16页 |
| 1．1．1 呼叫中心理论及其研究意义 | 第13-14页 |
| 1．1．2 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1．2 研究现状与发展 | 第16-20页 |
| 1．2．1 呼叫中心的研究现状 | 第16-18页 |
| 1．2．2 呼叫中心的发展趋势 | 第18-20页 |
| 1．3 本文的主要创新点 | 第20-22页 |
| 1．3．1 理论上的创新 | 第20-21页 |
| 1．3．2 技术上的创新 | 第21页 |
| 1．3．3 应用上的创新 | 第21-22页 |
| 第二章 呼叫中心系统 | 第22-30页 |
| 2．1 商业呼叫中心概貌 | 第22-24页 |
| 2．2 呼叫中心技术发展状况及市场分析 | 第24-26页 |
| 2．2．1 国内呼叫中心技术的发展特点 | 第24-25页 |
| 2．2．2 呼叫中心市场前景 | 第25-26页 |
| 2．3 网站呼叫中心市场分析 | 第26-27页 |
| 2．3．1 网络时代对呼叫中心的要求 | 第26页 |
| 2．3．2 用户对企业客户服务要求的演变 | 第26-27页 |
| 2．4 CRM是呼叫中心的灵魂 | 第27-29页 |
| 2．4．1 CRM是呼叫中心的灵魂 | 第27-28页 |
| 2．4．2 呼叫中心是CRM的信息交互窗口 | 第28页 |
| 2．4．3 离开了CRM，呼叫中心将怎样 | 第28-29页 |
| 2．5 e-呼叫中心 | 第29-30页 |
| 第三章 基于密度的聚类分析理论 | 第30-44页 |
| 3．1 基本概念 | 第30-33页 |
| 3．2 聚类分析中的数据类型 | 第33-37页 |
| 3．2．1 区间标度变量 | 第33-35页 |
| 3．2．2 二元变量 | 第35-37页 |
| 3．2．3 标称型、序数型变量 | 第37页 |
| 3．3 主要聚类方法分类 | 第37-40页 |
| 3．4 基于密度的聚类算法 | 第40-44页 |
| 第四章 决策树技术与BP算法 | 第44-52页 |
| 4．1 决策树归纳分类 | 第44-47页 |
| 4．1．1 决策树基本理论 | 第44-46页 |
| 4．1．2 示例算法 | 第46-47页 |
| 4．2 神经网络 | 第47-52页 |
| 4．2．1 基本理论 | 第47-50页 |
| 4．2．2 后向传播分析 | 第50-52页 |
| 第五章 基于CBR模型的呼叫中心系统理论 | 第52-69页 |
| 5．1 概述 | 第52-53页 |
| 5．2 基本理论 | 第53-55页 |
| 5．3 CBR模型设计 | 第55-67页 |
| 5．3．1 问题陈述 | 第55-56页 |
| 5．3．2 分类设计 | 第56-59页 |
| 5．3．3 聚类索引设计 | 第59-62页 |
| 5．3．4 自学习问题 | 第62-64页 |
| 5．3．5 属性权重校正系统 | 第64-67页 |
| 5．4 CBR应用 | 第67-69页 |
| 第六章 基于CBR模型的联通客户服务系统设计 | 第69-82页 |
| 6．1 基于CBR模型的联通客户服务系统 | 第69-71页 |
| 6．1．1 必要性 | 第69-70页 |
| 6．1．2 可行性 | 第70-71页 |
| 6．1．3 子系统划分 | 第71页 |
| 6．2 智能化呼叫中心系统组成 | 第71-72页 |
| 6．3 系统设计目标 | 第72-73页 |
| 6．4 联通客户服务系统中CBR模型的设计 | 第73-82页 |
| 6．4．1 智能化呼叫中心系统结构图 | 第73页 |
| 6．4．2 技术架构 | 第73-74页 |
| 6．4．3 数据库设计 | 第74-78页 |
| 6．4．4 CBR模型 | 第78-82页 |
| 第七章 基于CBR模型的联通客户服务系统实现 | 第82-91页 |
| 7．1 DBMS的选择、系统与DBMS的连接 | 第82-83页 |
| 7．2 模块间的通讯 | 第83-84页 |
| 7．3 传送功能的实现 | 第84-88页 |
| 7．4 系统实现 | 第88-91页 |
| 结论 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
