CN116821311B - 一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，所述系统包括输入模块、采集模块、智能分析模块、输出模块和反馈模块；所述输入模块用于接收用户输入的问题信息，所述采集模块用于采集用户的行为信息，所述智能分析模块用于对用户的问题信息分析生成应答信息，并根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；所述输出模块用于输出应答信息和帮助用户提供的后续问题，所述反馈模块根据用户的后续反馈对后续问题进行调整修改；本发明不仅能够根据用户问题作出应答，还可以为用户提供相关流程的预期性问题建议，可提高用户的满意度和客服系统的效率。

Description

一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统

技术领域

发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统。

背景技术

随着科技的发展和网络的普及，客户服务模式正在发生深刻的变化。由传统的人工客服模式向智能客服系统转变已成为一种趋势；然而，传统的智能客服系统往往仅依赖于预先设定的脚本或简单的关键词匹配来回答用户的问题，这种方法往往不能准确地理解和满足用户的需求，用户体验较差；此外，传统的智能客服系统往往忽视了用户行为信息的分析，仅依赖于用户的文字输入，这样往往不能全面理解用户的需求。例如，用户在查找某个问题的答案时，可能会在网页上浏览多个相关的信息，这些行为信息都是理解用户需求的重要线索。

查阅相关已公开技术方案，如公开号为CN111143533B的技术提出一种基于用户行为数据的客服方法及系统，根据用户行为数据及知识库体系，获取知识点类别权重树；根据用户输入的问题，获取词向量特征数据；根据所述知识点类别权重树和所述词向量特征数据，获取所述输入的问题对应的知识点类别；根据所述知识点类别，对属于所述知识点类别的知识点进行相似问题匹配，获取所述用户输入的问题答案；该方案的基于用户行为数据的权重分修正方法，对客服处理过程中知识点识别进行信息的补充，提高了知识点分类的准确度；但该方案仅通过关联用户行为和问题信息对用户问题进行作答，并没有根据这些关联信息为用户提供后续用户可能要继续问出的相关流程的其他问题，没有为用户提供更好的服务体验。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统。

本发明采用如下技术方案：

一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，其特征在于，所述系统包括输入模块、采集模块、智能分析模块、输出模块和反馈模块；

所述输入模块用于接收用户输入的问题信息，所述采集模块用于采集用户的行为信息，所述智能分析模块用于对用户的问题信息分析生成应答信息，并根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；所述输出模块用于输出应答信息和帮助用户提供的后续问题，所述反馈模块根据用户的后续反馈对后续问题进行调整修改；

所述系统还包括语料库，所述语料库包含各种问题及对应的标准回答；

所述智能分析模块包括用户特征提取模块、第一分析模块和第二分析模块；所述用户特征提取模块用于提取用户的问题信息和行为信息的特征；所述第一分析模块用于根据用户输入的问题信息分析生成应答信息，所述第二分析模块用于根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；

所述用户特征提取模块对于用户的问题信息和行为信息的提取过程包括：

文本预处理：对用户的问题信息和行为信息进行预处理，所述预处理操作包括词语切割、去除停用词、拼写纠正操作，从而清洗和规范化文本；

文本向量化处理：将预处理后的问题信息和行为信息中文本转化为计算机可处理的问题向量和行为向量；

进一步的，所述第一分析模块通过将语料库中各问题进行向量化处理，并计算各语料库中问题向量与用户的问题向量之间的相似度，将相似度最高的语料库中问题向量对应问题的标准回答作为应答信息；

进一步的，所述第二分析模块包括问题簇创建单元、历史记录获取单元、第一选择单元和第二选择单元；所述问题簇创建单元用于将语料库中的各种问题根据流程类别不同进行分类，形成多个问题簇，每个问题簇中包含多个同类别流程的问题；所述历史记录获取单元用于获取历史客服记录中的问题信息，包括历史客服记录中各问题出现的次数；

进一步的，所述第一选择单元用于基于用户的问题信息和行为信息选择出与用户最相关的问题簇；所述第二选择单元用于在第一选择单元选择出的问题簇中提取出帮助用户提供的后续问题；

所述第一选择单元通过对第一关联值的计算完成对于问题簇的选择，所述对于第一关联值的计算满足：

；

其中，为用户的问题向量，/>为用户的行为向量，/>表示拼接操作，/>表示用户问题向量和行为向量的拼接向量；/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量，/>为用户问题向量和行为向量的拼接向量的模长，/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量的模长；/>为第/>个问题簇的第一关联值；

通过计算所有问题簇的第一关联值并进行排序，选择出最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

进一步的，所述第二选择单元通过对第二关联值的计算完成对第一选择单元选择出的问题簇中后续问题的提取，所述对于第二关联值的计算满足：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量的模长；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的热度值；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的第二关联值；

所述热度值通过下式计算：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中所有问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中的问题数量；

计算第一选择单元选择出的问题簇中所有问题的第二关联值并进行排序，选择出前个最大的第二关联值对应的问题作为帮助用户提供的后续问题，其中/>的取值范围为，可由用户自行设定；

进一步的，所述反馈模块包括接收单元和反馈调整单元，所述接收单元用于接收用户对于后续问题的反馈，所述反馈调整单元用于在接收到用户对于后续问题的反馈后，控制智能分析模块对后续问题作出调整。

本发明所取得的有益效果是：

本发明通过建立问题簇来对各流程和各类型的问题进行分类，可以为用户提供更个性化和准确的问题推荐；通过结合用户行为信息和问题信息对关联值进行计算，从而为用户提供与其最相关流程的预期性问题建议，可减少用户重复查询的次数，提高客服系统的效率和用户的满意度；通过反馈模块在接收到用户对于后续问题的反馈后，可对为用户提供的后续问题做出调整，使得系统能够更好地适应用户的需求变化，保持了系统的高灵活性和高响应性。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明整体模块示意图。

图2为本发明基于关联数据和用户行为分析的智能客服回复方法流程示意图。

图3为本发明对于后续问题的调整方法流程示意图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明；对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见；旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内；包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护；在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一：如图1所示，本实施例提供一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，其特征在于，所述系统包括输入模块、采集模块、智能分析模块、输出模块和反馈模块；

所述输入模块用于接收用户输入的问题信息，所述采集模块用于采集用户的行为信息，所述智能分析模块用于对用户的问题信息分析生成应答信息，并根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；所述输出模块用于输出应答信息和帮助用户提供的后续问题，所述反馈模块根据用户的后续反馈对后续问题进行调整修改；

所述系统还包括语料库，所述语料库包含各种问题及对应的标准回答；

所述智能分析模块包括用户特征提取模块、第一分析模块和第二分析模块；所述用户特征提取模块用于提取用户的问题信息和行为信息的特征；所述第一分析模块用于根据用户输入的问题信息分析生成应答信息，所述第二分析模块用于根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；

所述用户特征提取模块对于用户的问题信息和行为信息的提取过程包括：

文本预处理：对用户的问题信息和行为信息进行预处理，所述预处理操作包括词语切割、去除停用词、拼写纠正操作，从而清洗和规范化文本；

文本向量化处理：将预处理后的问题信息和行为信息中文本转化为计算机可处理的问题向量和行为向量；

进一步的，所述第一分析模块通过将语料库中各问题进行向量化处理，并计算各语料库中问题向量与用户的问题向量之间的相似度，将相似度最高的语料库中问题向量对应问题的标准回答作为应答信息；

进一步的，所述第二分析模块包括问题簇创建单元、历史记录获取单元、第一选择单元和第二选择单元；所述问题簇创建单元用于将语料库中的各种问题根据流程类别不同进行分类，形成多个问题簇，每个问题簇中包含多个同类别流程的问题；所述历史记录获取单元用于获取历史客服记录中的问题信息，包括历史客服记录中各问题出现的次数；

进一步的，所述第一选择单元用于基于用户的问题信息和行为信息选择出与用户最相关的问题簇；所述第二选择单元用于在第一选择单元选择出的问题簇中提取出帮助用户提供的后续问题；

所述第一选择单元通过对第一关联值的计算完成对于问题簇的选择，所述对于第一关联值的计算满足：

；

其中，为用户的问题向量，/>为用户的行为向量，/>表示拼接操作，/>表示用户问题向量和行为向量的拼接向量；/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量，/>为用户问题向量和行为向量的拼接向量的模长，/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量的模长；/>为第/>个问题簇的第一关联值；

通过计算所有问题簇的第一关联值并进行排序，选择出最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

进一步的，所述第二选择单元通过对第二关联值的计算完成对第一选择单元选择出的问题簇中后续问题的提取，所述对于第二关联值的计算满足：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量的模长；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的热度值；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的第二关联值；

所述热度值通过下式计算：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中所有问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中的问题数量；

计算第一选择单元选择出的问题簇中所有问题的第二关联值并进行排序，选择出前个最大的第二关联值对应的问题作为帮助用户提供的后续问题，其中/>的取值范围为，可由用户自行设定；

进一步的，所述反馈模块包括接收单元和反馈调整单元，所述接收单元用于接收用户对于后续问题的反馈，所述反馈调整单元用于在接收到用户对于后续问题的反馈后，控制智能分析模块对后续问题作出调整。

实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进；

本实施例提供一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，其特征在于，所述系统包括输入模块、采集模块、智能分析模块、输出模块和反馈模块；

所述输入模块用于接收用户输入的问题信息，所述采集模块用于采集用户的行为信息，所述智能分析模块用于对用户的问题信息分析生成应答信息，并根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；所述输出模块用于输出应答信息和帮助用户提供的后续问题，所述反馈模块根据用户的后续反馈对后续问题进行调整修改；

所述系统还包括语料库，所述语料库包含各种问题及对应的标准回答；

所述智能分析模块包括用户特征提取模块、第一分析模块和第二分析模块；所述用户特征提取模块用于提取用户的问题信息和行为信息的特征；所述第一分析模块用于根据用户输入的问题信息分析生成应答信息，所述第二分析模块用于根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；

所述用户特征提取模块对于用户的问题信息和行为信息的提取过程包括：

文本预处理：对用户的问题信息和行为信息进行预处理，所述预处理操作包括词语切割、去除停用词、拼写纠正操作，从而清洗和规范化文本；

文本向量化处理：将预处理后的问题信息和行为信息中文本转化为计算机可处理的问题向量和行为向量；

所述第一分析模块通过将语料库中各问题进行向量化处理，计算各语料库中问题向量与用户的问题向量之间的相似度，所述相似度的计算可通过对所述两向量之间余弦相似度的计算完成；将相似度最高的语料库中问题向量对应问题的标准回答作为应答信息；

所述第二分析模块包括问题簇创建单元、历史记录获取单元、第一选择单元和第二选择单元；所述问题簇创建单元用于将语料库中的各种问题根据流程类别不同进行分类，形成多个问题簇，每个问题簇中包含多个同类别流程的问题，可通过无监督的聚类算法实现或手动标注分类完成；所述历史记录获取单元用于获取历史客服记录中的问题信息，包括历史客服记录中各问题出现的次数；

所述第一选择单元用于基于用户的问题信息和行为信息选择出与用户最相关的问题簇；所述第二选择单元用于在第一选择单元选择出的问题簇中提取出帮助用户提供的后续问题；

所述第一选择单元通过对第一关联值的计算完成对于问题簇的选择，所述对于第一关联值的计算满足：

；

其中，为用户的问题向量，/>为用户的行为向量，/>表示拼接操作，/>表示用户问题向量和行为向量的拼接向量；/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量，/>为用户问题向量和行为向量的拼接向量的模长，/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量的模长；/>为第/>个问题簇的第一关联值；

计算所有问题簇的第一关联值并进行排序，选择出最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

所述第二选择单元通过对第二关联值的计算完成对第一选择单元选择出的问题簇中后续问题的提取，所述对于第二关联值的计算满足：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量的模长；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的热度值；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的第二关联值；

所述热度值通过下式计算：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中所有问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中的问题数量；

计算第一选择单元选择出的问题簇中所有问题的第二关联值并进行排序，选择出前个最大的第二关联值对应的问题作为帮助用户提供的后续问题，其中/>的取值范围为，可由用户自行设定；

所述输出模块包括第一输出单元和第二输出单元，所述第一输出单元用于将第一分析模块生成的应答信息呈现给用户；所述第二输出单元用于将第二分析模块生成的后续问题呈现给用户；

所述反馈模块包括接收单元和反馈调整单元，所述接收单元用于接收用户对于后续问题的反馈，包括正反馈和负反馈，所述接收单元可通过在第二输出单元输出后续问题的下方为用户提供反馈按钮，如提供给用户“这些问题是我想问的”和“这些问题不是我想问的”两个按钮，分别对应正反馈和负反馈，当用户选择“这个问题不是我想问的”按钮时，即反馈模块接收到负反馈时，所述反馈调整单元控制智能分析模块对后续问题作出调整，如图3所示，一种对于后续问题的调整方法步骤如下：

S61：在当前的所有问题簇中去除最大的第一关联值对应的问题簇；

S62：选择上一步骤中去除后的多个问题簇中最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

S63：通过第二选择单元对上一步骤中选择出的问题簇中后续问题进行提取；

S64：将上一步骤中提取出的后续问题通过第二输出单元提供给用户，并提供反馈按钮，当反馈模块继续接收到负反馈时，返回S61步骤；

如图2所示，本实施例提供一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服回复方法，应用于一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，所述方法包括以下步骤：

S1：获取用户问题信息和行为信息；

S2：将用户问题信息向量化，并计算用户问题向量与语料库中问题向量的相似度，将相似度最高的语料库中问题向量对应问题的标准回答作为应答信息；

S3：创建问题簇，计算每个问题簇的第一关联值；选择出最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

S4：计算上一步骤中选择出的问题簇中各问题的第二关联值，选择出前个最大的第二关联值对应的问题作为帮助用户提供的后续问题；

S5：将应答信息、后续问题和反馈按钮呈现给用户；当用户提出负反馈时，进入S6步骤；

S6：对于帮助用户提供的后续问题进行调整。

以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。

Claims (1)

1.一种基于关联数据和用户行为分析的智能客服系统，其特征在于，所述系统包括输入模块、采集模块、智能分析模块、输出模块和反馈模块；

所述输入模块用于接收用户输入的问题信息，所述采集模块用于采集用户的行为信息，所述智能分析模块用于对用户的问题信息分析生成应答信息，并根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；所述输出模块用于输出应答信息和帮助用户提供的后续问题，所述反馈模块根据用户的后续反馈对后续问题进行调整修改；

所述系统还包括语料库，所述语料库包含各种问题及对应的标准回答；

所述智能分析模块包括用户特征提取模块、第一分析模块和第二分析模块；所述用户特征提取模块用于提取用户的问题信息和行为信息的特征；所述第一分析模块用于根据用户输入的问题信息分析生成应答信息，所述第二分析模块用于根据用户的问题信息和行为信息帮助用户提供后续问题；

所述用户特征提取模块对于用户的问题信息和行为信息的提取过程包括：

文本预处理：对用户的问题信息和行为信息进行预处理，所述预处理包括词语切割、去除停用词和拼写纠正操作，从而清洗和规范化文本；

文本向量化处理：将预处理后的问题信息和行为信息中文本转化为计算机可处理的问题向量和行为向量；

所述第一分析模块通过将语料库中各问题进行向量化处理，并计算各语料库中问题向量与用户的问题向量之间的相似度，将相似度最高的语料库中问题向量对应问题的标准回答作为应答信息；

所述第二分析模块包括问题簇创建单元、历史记录获取单元、第一选择单元和第二选择单元；所述问题簇创建单元用于将语料库中的各种问题根据流程类别不同进行分类，形成多个问题簇，每个问题簇中包含多个同类别流程的问题；所述历史记录获取单元用于获取历史客服记录中的问题信息，包括历史客服记录中各问题出现的次数；

所述第一选择单元用于基于用户的问题信息和行为信息选择出与用户最相关的问题簇；所述第二选择单元用于在第一选择单元选择出的问题簇中提取出帮助用户提供的后续问题；

所述第一选择单元通过对第一关联值的计算完成对于问题簇的选择，对于所述第一关联值的计算满足：

；

其中，为用户的问题向量，/>为用户的行为向量，/>表示拼接操作，/>表示用户问题向量和行为向量的拼接向量；/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量，/>为用户问题向量和行为向量的拼接向量的模长，/>为第/>个问题簇中所有问题的平均向量的模长；为第/>个问题簇的第一关联值；

通过计算所有问题簇的第一关联值并进行排序，选择出最大的第一关联值对应的问题簇作为与用户最相关的问题簇；

所述第二选择单元通过对第二关联值的计算完成对第一选择单元选择出的问题簇中后续问题的提取，对于所述第二关联值的计算满足：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题对应的问题向量的模长；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的热度值；/>为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题的第二关联值；

所述热度值通过下式计算：

；

其中，为第一选择单元选择出的问题簇中第/>个问题在历史客服记录中出现的次数，为第一选择单元选择出的问题簇中所有问题在历史客服记录中出现的次数，/>为第一选择单元选择出的问题簇中的问题数量；

计算第一选择单元选择出的问题簇中所有问题的第二关联值并进行排序，选择出前个最大的第二关联值对应的问题作为帮助用户提供的后续问题，其中/>的取值范围为/>；

所述反馈模块包括接收单元和反馈调整单元，所述接收单元用于接收用户对于后续问题的反馈，所述反馈调整单元用于在接收到用户对于后续问题的反馈后，控制智能分析模块对后续问题作出调整。