通信行业客户服务系统中知识发现的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题的科学依据与意义 | 第7-9页 |
| ·选题的科学依据 | 第7-8页 |
| ·选题的意义 | 第8-9页 |
| ·论文的研究方法及研究思路 | 第9-12页 |
| ·研究方法和主要的研究内容 | 第9-10页 |
| ·技术路线 | 第10页 |
| ·主要创新点 | 第10-12页 |
| 2 知识发现技术的综述 | 第12-25页 |
| ·知识发现的定义及处理过程 | 第12-15页 |
| ·知识发现的定义 | 第12-14页 |
| ·知识发现的处理过程 | 第14-15页 |
| ·知识发现技术的分类 | 第15-17页 |
| ·按照功能分类 | 第15-16页 |
| ·按照挖掘技术分类 | 第16-17页 |
| ·按照挖掘对象分类 | 第17页 |
| ·文本挖掘技术 | 第17-25页 |
| ·文本挖掘的产生、发展与研究现状 | 第17-19页 |
| ·文本挖掘的工作流程及相关计算模型 | 第19-21页 |
| ·文本挖掘模式提取方法的分类 | 第21-22页 |
| ·文本聚类技术 | 第22-23页 |
| ·文本聚类研究的意义 | 第23-25页 |
| 3 通信行业客户服务系统简介及其客户知识的界定 | 第25-34页 |
| ·通信行业现有客户服务系统 | 第25-27页 |
| ·通信行业服务热线的工作流程 | 第27-29页 |
| ·通信行业客户知识的界定 | 第29-31页 |
| ·客户知识的定义 | 第29页 |
| ·通信行业客户知识的构成 | 第29-30页 |
| ·通信行业客户知识的特性 | 第30-31页 |
| ·通信行业客户服务系统中的知识表示 | 第31-34页 |
| ·常用的知识表示方法 | 第31-32页 |
| ·通信行业客户知识的表示 | 第32-34页 |
| 4 聚类方法及在通信行业客户服务记录中的应用 | 第34-46页 |
| ·通信行业客户服务文本记录的转化 | 第34-39页 |
| ·通信行业客户服务纪录与一般文本的区别 | 第34-35页 |
| ·文本分词 | 第35-37页 |
| ·计算权重、降维处理 | 第37-38页 |
| ·文本聚类权重计算函数的选择 | 第38-39页 |
| ·客户服务记录的文本聚类分析 | 第39-46页 |
| ·层次聚类分析的选择 | 第39-42页 |
| ·凝聚层次聚类的方法步骤 | 第42-46页 |
| 5 实例分析 | 第46-62页 |
| ·企业背景简介 | 第46页 |
| ·文本记录数据信息的变量类型转化 | 第46-48页 |
| ·基于VSM的客户服务记录转化处理 | 第48-53页 |
| ·客户服务文本记录的筛选 | 第48-49页 |
| ·文本分词 | 第49-50页 |
| ·文本降维处理及VSM矩阵的生成 | 第50-53页 |
| ·客户服务记录聚类处理 | 第53-55页 |
| ·聚类结果的解释和讨论 | 第55-57页 |
| ·通信行业客户知识的应用 | 第57-62页 |
| ·基于知识的客户服务体系 | 第57-59页 |
| ·通信行业客户知识共享和增值 | 第59-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录A 文本层次聚类结果 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文及科研成果情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第72页 |
