| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 背景分析 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第9-11页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第11-24页 |
| 2.1 基于R-tree的近邻查询 | 第11-16页 |
| 2.1.1 R-树的基本操作 | 第11-13页 |
| 2.1.2 最近邻查询 | 第13-14页 |
| 2.1.3 反最近邻查询 | 第14-16页 |
| 2.2 最近邻查询算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 TPR-树基本概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 TPR—树的查询 | 第17-18页 |
| 2.3 依托于微信的企业智能客服与传统客服模式的对比 | 第18-19页 |
| 2.3.1 基于微信的智能客服优势 | 第19页 |
| 2.4 可行性分析 | 第19-20页 |
| 2.4.1 系统简要描述以及系统要求 | 第19-20页 |
| 2.4.2 可行性研究方法 | 第20页 |
| 2.4.3 用户使用可行性及系统局限性 | 第20页 |
| 2.5 HTML 5中缓存技术与本地数据库 | 第20-22页 |
| 2.5.1 Web Storage | 第20-21页 |
| 2.5.2 indexedDB数据库 | 第21-22页 |
| 2.6 智能排队算法 | 第22-24页 |
| 2.6.1 数据的归一 | 第22-23页 |
| 2.6.2 数据去噪 | 第23页 |
| 2.6.3 数据的分类统计 | 第23-24页 |
| 第3章 智能排队算法验证 | 第24-28页 |
| 第4章 基于微信服务号的企业智能客服系统需求分析 | 第28-38页 |
| 4.1 主要功能需列表以及原型图 | 第29-31页 |
| 4.2 角色的划分和管理 | 第31页 |
| 4.3 系统开发模式分析 | 第31-32页 |
| 4.4 Lucene全文检索引擎的体现 | 第32-38页 |
| 第5章 基于微信服务号的企业智能客服系统设计 | 第38-50页 |
| 5.1 智能客服交互式问答 | 第38-39页 |
| 5.2 基于微信的企业智能客服领域建模与架构设计 | 第39-40页 |
| 5.3 系统评价 | 第40页 |
| 5.4 Spring框架 | 第40-42页 |
| 5.4.1 Spring MVC | 第40-41页 |
| 5.4.2 JavaBean | 第41-42页 |
| 5.5 数据比对与数据库设计 | 第42-46页 |
| 5.5.1 数据库原理 | 第43-46页 |
| 5.6 微信企业号智能客服功能设计 | 第46-47页 |
| 5.7 微信企业号基本原理 | 第47页 |
| 5.8 HTML 5中缓存技术与本地数据库 | 第47-50页 |
| 5.8.1 Web Storage | 第47-48页 |
| 5.8.2 indexedDB数据库的使用 | 第48-50页 |
| 第6章 基于微信服务号的企业智能客服系统实现 | 第50-70页 |
| 6.1 自动应答的实现 | 第50-51页 |
| 6.2 关键字匹配 | 第51页 |
| 6.3 系统运行业务支撑及系统后台操作流程 | 第51-58页 |
| 6.4 客服系统微信端操作流程 | 第58-60页 |
| 6.5 详细功能结构 | 第60-69页 |
| 6.5.1 管理员端详细功能结构 | 第60-65页 |
| 6.5.2 客服系统微信端详细结构 | 第65-69页 |
| 6.6 毕设收获 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文 | 第74页 |