CN115396389B - 一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统 - Google Patents

一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，包括用户智能终端、云端服务器及客服智能终端；用户智能终端包括用户注册登录模块、用户登录验证模块、咨询信息输入模块、数据归纳优化模块、咨询服务评价模块及咨询信息显示模块；客服智能终端包括客服注册登录模块、客服登录验证模块、人工智能服务模块、客服人员分配模块及客服人员处理模块。本发明可以基于用户的情绪为推荐对应的咨询结果，当人工智能技术无法进行答复或用户提出客服答复要求时便可在服务人员处理模块的作用下设定客服人员进行咨询问题答复，从而可以有效地降低客户人员的劳动强度，提升客服人员的工作效率，可以更好地满足于企业的使用需求。

Description

一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统
技术领域
本发明涉及信息技术服务技术领域，具体来说，涉及一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统。
背景技术
信息技术服务是指为客户提供信息技术服务的企业，服务内容包括：软件测试服务和硬件测试服务两种，该技术主要使用在IT行业，其中，信息技术服务是指通过促进信息技术系统效能的发挥，来帮助用户实现自身目标的服务；信息技术服务企业的业务主要包括以下八大类：信息技术咨询、信息技术运维、设计开发服务、测试服务、数据处理服务、集成实施服务、培训服务和信息系统增值服务，信息技术咨询:协助需方评估各种IT技术的顾问服务，具体包括：IT战略规划及实施计划、IT系统设计、IT管理和IT工程监理等咨询服务。
目前，传统的客户服务系统在应用时存在以下缺陷：由于客户服务多通过客服进行一对一服务，而客服人员较少，客户数量远大于客服数量，导致一旦客服接待后，便无法接待其他客户，导致其他的客户无法享受到正常服务，降低了服务质量，在客户群中，提出的问题有很大一部分问题为同类型问题，还使得客服将同一问题进行反复解答，而提高客服人员的数量，便会极大的增加了经济成本，增加了工作难度的问题，为此本发明提出一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，包括用户智能终端、云端服务器及客服智能终端；
所述用户智能终端包括用户注册登录模块、用户登录验证模块、咨询信息输入模块、数据归纳优化模块、咨询服务评价模块及咨询信息显示模块；
所述云端服务器包括云端数据库及网络防火墙；
所述客服智能终端包括客服注册登录模块、客服登录验证模块、人工智能服务模块、客服人员分配模块及客服人员处理模块；
其中，所述用户注册登录模块用于用户的注册与登陆；
所述用户登录验证模块用于用户的登录及验证；
所述咨询信息输入模块用于用户输入咨询信息；
所述数据归纳优化模块用于将用户输入的咨询信息进行归纳；
所述咨询服务评价模块用于用户对咨询服务的评价；
所述咨询信息显示模块用于对用户输入的咨询信息及咨询结果信息进行显示；
所述云端数据库用于系统中数据的存储；
所述网络防火墙用于保障网络通讯的安全；
所述客服注册登录模块用于客服人员的注册与登录；
所述客服登录验证模块用于客服人员的登录与验证；
所述人工智能服务模块用于利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果；
所述客服人员分配模块用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员；
所述客服人员处理模块用于客服人员对用户咨询的问题进行人工答复，并输出对应的咨询结果。
进一步的，所述咨询信息输入模块包括文字数据输入模块、语音数据输入模块及图片数据输入模块；
所述文字数据输入模块用于用户输入文字类型的咨询信息数据；
所述语音数据输入模块用于用户输入语音类型的咨询信息数据；
所述图片数据输入模块用于用户输入图片类型的咨询信息数据。
进一步的，所述数据归纳优化模块包括输入数据提取模块、输入数据分类模块及输入数据整合模块；
所述输入数据提取模块用于提取咨询信息中的关键词、关键图片或关键语音数据；
所述输入数据分类模块用于依据咨询信息的类型对输入的咨询信息进行分类；
所述输入数据整合模块用于对分类后的咨询信息进行重新整合。
进一步的，所述人工智能服务模块包括在利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果时包括以下步骤：
情绪能量感知：在线收集用户情绪行为信息，并进行预处理；
推荐咨询结果信息检索：提取咨询信息特征与目标用户情绪状态分类匹配的咨询结果信息，并根据聚类划分后的需求信息、相关特征的权重和相关特征属性提供推荐咨询结果方案，保存至匹配方案库中；
咨询信息特征与用户情绪的匹配计算：根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表；
咨询结果推荐与反馈：将咨询结果推荐列表反馈给用户，用户根据需求从咨询结果推荐列表中选择对应的咨询结果，并利用最终的咨询结果作为反馈信息对咨询信息特征与用户情绪的匹配进行优化调整。
进一步的，所述情绪行为信息包括用户的操作喜好、操作熟练程度、键盘行为特征及鼠标行为特征；
其中，所述键盘行为特征通过记录击键频率和按键延迟，以平均击键频率作为基准求其标准差，再依据标准差值在情绪识别模块中查找该用户的所属情绪；
所述鼠标行为特征需要记录三类信息：滚轮运行状态、鼠标切换页面状态及鼠标击键频率。
进一步的，所述根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表还包括以下步骤：
设定推荐咨询结果序列集为M＝{m1,m2,…,mn}，用户的情绪能量状态集为T＝{t1,t2,…,tm}，序列集M的n维权重向量为F(t)＝<w(a1,t1),w(a2,t2),…,w(an,tm)>，其中
式中，accessed表示是否相关，otherwise表示否则，w表示权重，ai表示i维情感状态标志，t表示用户的情绪能量状态；
设定咨询结果聚类c和显著性阈值μ，则咨询结果聚类c的兴趣特征的计算公式如下：
pprc＝{<p,Wweight(c)>|p∈P,Wweight(c)≥μ}
式中，pprc表示兴趣特征，Wweight(c)表示咨询结果聚类c的聚类值，P表示情绪能量状态集，p表示情绪能量状态；
判断聚类值是否超过显著性阈值，若是，则将咨询结果推送给用户，若否，则不推荐。
进一步的，所述客服人员分配模块包括服务评分计算模块、服务评分获取模块、服务评分等级划分模块及基于评分的人员分配模块；
所述服务评分计算模块用于计算客服人员的服务总评分；
所述服务评分获取模块用于获取客服人员的服务总评分；
所述服务评分等级划分模块用于依据获取的服务总评分结合预设的阈值范围对客服人员的服务评分等级进行划分；
所述基于评分的人员分配模块用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员。
进一步的，所述服务评分计算模块包括用户评分获取模块、同事评分获取模块、领导评分获取模块、服务质量评分获取模块及服务总评分计算模块；
所述用户评分获取模块用于获取用户对客服人员的咨询服务评分；
所述同事评分获取模块用于获取同事对客服人员的评分；
所述领导评分获取模块用于获取领导对客服人员的评分；
所述服务质量评分获取模块用于获取客服人员的服务质量评分；
所述服务总评分计算模块用于计算客服人员的服务质量总评分。
进一步的，所述服务总评分计算公式如下：
其中，score表示服务总评分，score1表示客户评分，score2表示同事评分，score3表示领导评分，score4表示服务质量评分，a、b、c、d分别表示客户评分、同事评分、领导评分及服务质量评分的权重，且a+b+c+d＝1，n表示评价的次数。
进一步的，所述服务质量评分获取模块在获取客服人员的服务质量评分时包括以下步骤：
获取待分析对话中客服人员的所有服务对白数据，得到初始对白数据；
提取初始对白数据中与预设业务相关的对白数据，得到业务对白数据；
将业务对白数据与该预设业务的标准服务对白数据进行分析比对，并输出分析结果；
依据输出分析结果中的相似度值分析得到客服人员的服务质量评分；
其中，所述相似度值的计算公式如下：
其中，d(x,y)表示相似度值，xi分别表示第i个业务对白数据，yi分别表示第i个标准服务对白数据，m表示业务对白数据和标准服务对白数据的个数。
本发明的有益效果为：
1)通过设置有数据归纳优化模块、人工智能服务模块及服务人员处理模块，从而不仅可以在数据归纳优化模块作用下对用户的咨询进行归类与整合，而且还可以在人工智能服务模块及服务人员处理模块的作用下首先利用人工智能技术对用户的咨询问题进行初步答复，当人工智能技术无法进行答复或用户提出客服答复要求时便可在服务人员处理模块的作用下设定客服人员进行咨询问题答复，从而可以有效地降低客户人员的劳动强度，提升客服人员的工作效率，可以更好地满足于企业的使用需求。
2)通过设置有人工智能服务模块，使得系统可以利用人工智能技术结合实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果，并可以在情绪能量匹配技术的作用下实现在线用户的情绪识别，从而可以将用户的情绪与咨询结果信息进行匹配，进而可以基于用户的情绪为用户推荐对应的咨询结果，更好地满足于用户的咨询需求。
3)通过设置有客服人员分配模块，使得系统可以基于客户评分、同事评分、领导评分及服务质量评分结合预设的权重计算得到客服人员的服务总评分，并结合预设的阈值范围对客服人员的服务评分等级进行划分，从而可以依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员，实现用户的针对性服务，进而可以有效地提高客服人员的服务质量与效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统的结构框图；
图2是根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统中咨询信息输入模块的结构框图；
图3是根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统中数据归纳优化模块的结构框图；
图4是根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统中客服人员分配模块的结构框图；
图5是根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统中服务评分计算模块的结构框图。
图中：
1、用户智能终端；11、用户注册登录模块；12、用户登录验证模块；13、咨询信息输入模块；131、文字数据输入模块；132、语音数据输入模块；133、图片数据输入模块；14、数据归纳优化模块；141、输入数据提取模块；142、输入数据分类模块；143、输入数据整合模块；15、咨询服务评价模块；16、咨询信息显示模块；2、云端服务器；21、云端数据库；22、网络防火墙；3、客服智能终端；31、客服注册登录模块；32、客服登录验证模块；33、人工智能服务模块；34、客服人员分配模块；341、服务评分计算模块；3411、用户评分获取模块；3412、同事评分获取模块；3413、领导评分获取模块；3414、服务质量评分获取模块；3415、服务总评分计算模块；342、服务评分获取模块；343、服务评分等级划分模块；344、基于评分的人员分配模块；35、客服人员处理模块。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例，提供了一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1-5所示，根据本发明实施例的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，包括用户智能终端1、云端服务器2及客服智能终端3；
所述用户智能终端1包括用户注册登录模块11、用户登录验证模块12、咨询信息输入模块13、数据归纳优化模块14、咨询服务评价模块15及咨询信息显示模块16；
所述云端服务器2包括云端数据库21及网络防火墙22；
所述客服智能终端3包括客服注册登录模块31、客服登录验证模块32、人工智能服务模块33、客服人员分配模块34及客服人员处理模块35；
其中，所述用户注册登录模块11用于用户的注册与登陆；
所述用户登录验证模块12用于用户的登录及验证；
所述咨询信息输入模块13用于用户输入咨询信息；
具体的，所述咨询信息输入模块13包括文字数据输入模块131、语音数据输入模块132及图片数据输入模块133；
所述文字数据输入模块131用于用户输入文字类型的咨询信息数据；
所述语音数据输入模块132用于用户输入语音类型的咨询信息数据；
所述图片数据输入模块133用于用户输入图片类型的咨询信息数据。
所述数据归纳优化模块14用于将用户输入的咨询信息进行归纳；
具体的，所述数据归纳优化模块14包括输入数据提取模块141、输入数据分类模块142及输入数据整合模块143；
所述输入数据提取模块141用于提取咨询信息中的关键词、关键图片或关键语音数据；
所述输入数据分类模块142用于依据咨询信息的类型对输入的咨询信息进行分类；
所述输入数据整合模块143用于对分类后的咨询信息进行重新整合。
所述咨询服务评价模块15用于用户对咨询服务的评价；
所述咨询信息显示模块16用于对用户输入的咨询信息及咨询结果信息进行显示；
所述云端数据库21用于系统中数据的存储；
所述网络防火墙22用于保障网络通讯的安全；
所述客服注册登录模块31用于客服人员的注册与登录；
所述客服登录验证模块32用于客服人员的登录与验证；
所述人工智能服务模块33用于利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果；
具体的，所述人工智能服务模块33包括在利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果时包括以下步骤：
情绪能量感知：在线收集用户情绪行为信息，并进行预处理；
其中，所述情绪行为信息包括用户的操作喜好、操作熟练程度、键盘行为特征及鼠标行为特征；
所述键盘行为特征通过记录击键频率和按键延迟，以平均击键频率作为基准求其标准差，再依据标准差值在情绪识别模块中查找该用户的所属情绪；所述鼠标行为特征需要记录三类信息：滚轮运行状态、鼠标切换页面状态及鼠标击键频率。
当用户进行了若干次滚轮操作后，以其平均滚动距离(像素点作为单位)作为基准，求其标准差，并作键盘击键频率识别的类似操作，得到用户的当前状态。鼠标切换页面和击键频率识别的过程与此类似。
以鼠标为例，当用户急促点击鼠标，并且采用连续短单击的情况下，可以判断用户当前情绪较为焦躁，如果此时用户反复进行滚轮长距离转动和跳跃式的鼠标移位，则可以确定用户当前的状态为焦躁，进而可进一步进行定量的情绪能量分析。以鼠标滚轮操作为例，监控程序通常会自动检测当前页面所占的像素数，如果滚轮带来的滑动超过了1/3页面，并且滑动速率超过阈值，则可以判断情绪在第4象限内；同时对滚轮的滑动距离和转动频率做采样，为量化情绪能量作准备。
推荐咨询结果信息检索：提取咨询信息特征与目标用户情绪状态分类匹配的咨询结果信息，并根据聚类划分后的需求信息、相关特征的权重和相关特征属性提供推荐咨询结果方案，保存至匹配方案库中；
咨询信息特征与用户情绪的匹配计算：根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表；
其中，所述根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表还包括以下步骤：
设定推荐咨询结果序列集为M＝{m1,m2,…,mn}，用户的情绪能量状态集为T＝{t1,t2,…,tm}，序列集M的n维权重向量为F(t)＝<w(a1,t1),w(a2,t2),…,w(an,tm)>，其中
式中，accessed表示是否相关，otherwise表示否则，w表示权重，ai表示i维情感状态标志，t表示用户的情绪能量状态；
设定咨询结果聚类c和显著性阈值μ，则咨询结果聚类c的兴趣特征的计算公式如下：
pprc＝{<p,Wweight(c)>|p∈P,Wweight(c)≥μ}
式中，pprc表示兴趣特征，Wweight(c)表示咨询结果聚类c的聚类值，P表示情绪能量状态集，p表示情绪能量状态；
判断聚类值是否超过显著性阈值，若是，则将咨询结果推送给用户，若否，则不推荐。
咨询结果推荐与反馈：将咨询结果推荐列表反馈给用户，用户根据需求从咨询结果推荐列表中选择对应的咨询结果，并利用最终的咨询结果作为反馈信息对咨询信息特征与用户情绪的匹配进行优化调整。
所述客服人员分配模块34用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员；
具体的，所述客服人员分配模块34包括服务评分计算模块341、服务评分获取模块342、服务评分等级划分模块343及基于评分的人员分配模块344；
所述服务评分计算模块341用于计算客服人员的服务总评分；
所述服务评分计算模块341包括用户评分获取模块3411、同事评分获取模块3412、领导评分获取模块3413、服务质量评分获取模块3414及服务总评分计算模块3415；
所述用户评分获取模块3411用于获取用户对客服人员的咨询服务评分；
所述同事评分获取模块3412用于获取同事对客服人员的评分；
所述领导评分获取模块3413用于获取领导对客服人员的评分；
所述服务质量评分获取模块3414用于获取客服人员的服务质量评分；
所述服务总评分计算模块3415用于计算客服人员的服务质量总评分。
所述服务总评分计算公式如下：
其中，score表示服务总评分，score1表示客户评分，score2表示同事评分，score3表示领导评分，score4表示服务质量评分，a、b、c、d分别表示客户评分、同事评分、领导评分及服务质量评分的权重，且a+b+c+d＝1，n表示评价的次数。
所述服务质量评分获取模块3414在获取客服人员的服务质量评分时包括以下步骤：
获取待分析对话中客服人员的所有服务对白数据，得到初始对白数据；
提取初始对白数据中与预设业务相关的对白数据，得到业务对白数据；
将业务对白数据与该预设业务的标准服务对白数据进行分析比对，并输出分析结果；
依据输出分析结果中的相似度值分析得到客服人员的服务质量评分；
其中，所述相似度值的计算公式如下：
其中，d(x,y)表示相似度值，xi分别表示第i个业务对白数据，yi分别表示第i个标准服务对白数据，m表示业务对白数据和标准服务对白数据的个数。
所述服务评分获取模块342用于获取客服人员的服务总评分；
所述服务评分等级划分模块343用于依据获取的服务总评分结合预设的阈值范围对客服人员的服务评分等级进行划分；
所述基于评分的人员分配模块344用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员。
所述客服人员处理模块35用于客服人员对用户咨询的问题进行人工答复，并输出对应的咨询结果。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过设置有数据归纳优化模块14、人工智能服务模块33及服务人员处理模块35，从而不仅可以在数据归纳优化模块14作用下对用户的咨询进行归类与整合，而且还可以在人工智能服务模块33及服务人员处理模块35的作用下首先利用人工智能技术对用户的咨询问题进行初步答复，当人工智能技术无法进行答复或用户提出客服答复要求时便可在服务人员处理模块35的作用下设定客服人员进行咨询问题答复，从而可以有效地降低客户人员的劳动强度，提升客服人员的工作效率，可以更好地满足于企业的使用需求。
此外，通过设置有人工智能服务模块33，使得系统可以利用人工智能技术结合实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果，并可以在情绪能量匹配技术的作用下实现在线用户的情绪识别，从而可以将用户的情绪与咨询结果信息进行匹配，进而可以基于用户的情绪为用户推荐对应的咨询结果，更好地满足于用户的咨询需求。
此外，通过设置有客服人员分配模块34，使得系统可以基于客户评分、同事评分、领导评分及服务质量评分结合预设的权重计算得到客服人员的服务总评分，并结合预设的阈值范围对客服人员的服务评分等级进行划分，从而可以依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员，实现用户的针对性服务，进而可以有效地提高客服人员的服务质量与效果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，包括用户智能终端(1)、云端服务器(2)及客服智能终端(3)；
所述用户智能终端(1)包括用户注册登录模块(11)、用户登录验证模块(12)、咨询信息输入模块(13)、数据归纳优化模块(14)、咨询服务评价模块(15)及咨询信息显示模块(16)；
所述云端服务器(2)包括云端数据库(21)及网络防火墙(22)；
所述客服智能终端(3)包括客服注册登录模块(31)、客服登录验证模块(32)、人工智能服务模块(33)、客服人员分配模块(34)及客服人员处理模块(35)；
其中，所述用户注册登录模块(11)用于用户的注册与登陆；
所述用户登录验证模块(12)用于用户的登录及验证；
所述咨询信息输入模块(13)用于用户输入咨询信息；
所述数据归纳优化模块(14)用于将用户输入的咨询信息进行归纳；
所述咨询服务评价模块(15)用于用户对咨询服务的评价；
所述咨询信息显示模块(16)用于对用户输入的咨询信息及咨询结果信息进行显示；
所述云端数据库(21)用于系统中数据的存储；
所述网络防火墙(22)用于保障网络通讯的安全；
所述客服注册登录模块(31)用于客服人员的注册与登录；
所述客服登录验证模块(32)用于客服人员的登录与验证；
所述人工智能服务模块(33)用于利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果；
所述客服人员分配模块(34)用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员；
所述客服人员处理模块(35)用于客服人员对用户咨询的问题进行人工答复，并输出对应的咨询结果；
其中，所述人工智能服务模块(33)包括在利用人工智能依据实时采集的用户情绪能量感知为用户推荐咨询结果时包括以下步骤：
情绪能量感知：在线收集用户情绪行为信息，并进行预处理；
推荐咨询结果信息检索：提取咨询信息特征与目标用户情绪状态分类匹配的咨询结果信息，并根据聚类划分后的需求信息、相关特征的权重和相关特征属性提供推荐咨询结果方案，保存至匹配方案库中；
咨询信息特征与用户情绪的匹配计算：根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表；
咨询结果推荐与反馈：将咨询结果推荐列表反馈给用户，用户根据需求从咨询结果推荐列表中选择对应的咨询结果，并利用最终的咨询结果作为反馈信息对咨询信息特征与用户情绪的匹配进行优化调整；
所述根据用户情绪和咨询结果的匹配程度，通过相似度度量和排序操作从匹配方案库中检索得到咨询结果推荐列表还包括以下步骤：
设定推荐咨询结果序列集为M＝{m1,m2,…,mn}，用户的情绪能量状态集为T＝{t1,t2,…,tm}，序列集M的n维权重向量为F(t)＝<w(a1,t1),w(a2,t2),…,w(an,tm)>，其中
式中，accessed表示是否相关，otherwise表示否则，w表示权重，ai表示i维情感状态标志，t表示用户的情绪能量状态；
设定咨询结果聚类c和显著性阈值μ，则咨询结果聚类c的兴趣特征的计算公式如下：
pprc＝{<p,Wweight(c)>|p∈P,Wweight(c)≥μ}
式中，pprc表示兴趣特征，Wweight(c)表示咨询结果聚类c的聚类值，P表示情绪能量状态集，p表示情绪能量状态；
判断聚类值是否超过显著性阈值，若是，则将咨询结果推送给用户，若否，则不推荐。
2.根据权利要求1所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述咨询信息输入模块(13)包括文字数据输入模块(131)、语音数据输入模块(132)及图片数据输入模块(133)；
所述文字数据输入模块(131)用于用户输入文字类型的咨询信息数据；
所述语音数据输入模块(132)用于用户输入语音类型的咨询信息数据；
所述图片数据输入模块(133)用于用户输入图片类型的咨询信息数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述数据归纳优化模块(14)包括输入数据提取模块(141)、输入数据分类模块(142)及输入数据整合模块(143)；
所述输入数据提取模块(141)用于提取咨询信息中的关键词、关键图片或关键语音数据；
所述输入数据分类模块(142)用于依据咨询信息的类型对输入的咨询信息进行分类；
所述输入数据整合模块(143)用于对分类后的咨询信息进行重新整合。
4.根据权利要求1所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述情绪行为信息包括用户的操作喜好、操作熟练程度、键盘行为特征及鼠标行为特征；
其中，所述键盘行为特征通过记录击键频率和按键延迟，以平均击键频率作为基准求其标准差，再依据标准差值在情绪识别模块中查找该用户的所属情绪；
所述鼠标行为特征需要记录三类信息：滚轮运行状态、鼠标切换页面状态及鼠标击键频率。
5.根据权利要求1所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述客服人员分配模块(34)包括服务评分计算模块(341)、服务评分获取模块(342)、服务评分等级划分模块(343)及基于评分的人员分配模块(344)；
所述服务评分计算模块(341)用于计算客服人员的服务总评分；
所述服务评分获取模块(342)用于获取客服人员的服务总评分；
所述服务评分等级划分模块(343)用于依据获取的服务总评分结合预设的阈值范围对客服人员的服务评分等级进行划分；
所述基于评分的人员分配模块(344)用于依据客服人员的服务评分等级为不同等级的用户推荐对应的客服人员。
6.根据权利要求5所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述服务评分计算模块(341)包括用户评分获取模块(3411)、同事评分获取模块(3412)、领导评分获取模块(3413)、服务质量评分获取模块(3414)及服务总评分计算模块(3415)；
所述用户评分获取模块(3411)用于获取用户对客服人员的咨询服务评分；
所述同事评分获取模块(3412)用于获取同事对客服人员的评分；
所述领导评分获取模块(3413)用于获取领导对客服人员的评分；
所述服务质量评分获取模块(3414)用于获取客服人员的服务质量评分；
所述服务总评分计算模块(3415)用于计算客服人员的服务质量总评分。
7.根据权利要求6所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述服务总评分计算公式如下：
其中，score表示服务总评分，score1表示客户评分，score2表示同事评分，score3表示领导评分，score4表示服务质量评分，a、b、c、d分别表示客户评分、同事评分、领导评分及服务质量评分的权重，且a+b+c+d＝1，n表示评价的次数。
8.根据权利要求6所述的一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，所述服务质量评分获取模块(3414)在获取客服人员的服务质量评分时包括以下步骤：
获取待分析对话中客服人员的所有服务对白数据，得到初始对白数据；
提取初始对白数据中与预设业务相关的对白数据，得到业务对白数据；
将业务对白数据与该预设业务的标准服务对白数据进行分析比对，并输出分析结果；
依据输出分析结果中的相似度值分析得到客服人员的服务质量评分；
其中，所述相似度值的计算公式如下：
其中，d(x,y)表示相似度值，xi分别表示第i个业务对白数据，yi分别表示第i个标准服务对白数据，m表示业务对白数据和标准服务对白数据的个数。
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