本文選題：文本挖掘 + 支持向量機　； 參考：《中國管理科學(xué)》2015年S1期

【摘要】：科學(xué)的分類體系和準(zhǔn)確的信息分類對于客服管理人員提高服務(wù)質(zhì)量,挖掘客戶潛在需求有著十分重要的意義。本文提出了一種電信業(yè)投訴信息分類劃分體系和投訴文本分類的模型。該分類劃分體系相比傳統(tǒng)的分類體系更為簡潔,但能更好地實現(xiàn)準(zhǔn)確定位相關(guān)主題投訴信息的目標(biāo)。實驗證明:該分類劃分體系有利于知識挖掘和問題定位,該模型分類結(jié)果的正確率在70%以上,能有效地進(jìn)行投訴文本的分類。
[Abstract]:Scientific classification system and accurate information classification are of great significance for customer service managers to improve service quality and tap the potential needs of customers. In this paper, a classification system of complaint information and a model of complaint text classification are proposed. Compared with the traditional classification system, this classification system is more concise, but it can better achieve the goal of accurately locating the complaint information of related topics. The experimental results show that the classification system is beneficial to knowledge mining and problem location, and the accuracy of the classification results of the model is over 70%, and the classification of complaint texts can be effectively carried out.
【作者單位】： 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71403055;71201033;71403054) 福建省社科基金資助項目(2014C126) 福建省軟科學(xué)研究項目(2014R0057)
【分類號】：F626

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 周茜,趙明生,扈e，

本文編號：1850021