社會化媒體平臺中的在線投訴具有規(guī)模大、實時性強、破壞力強、拒絕解釋、信息外部化、數(shù)據(jù)非結構化等特點。企業(yè)受限于處理資源的限制,難以應對在線投訴的處理需求。社會化媒體平臺富含對企業(yè)有巨大商業(yè)價值的專家與信息資源,這些資源以平臺用戶和用戶創(chuàng)造內容的形式存在,可用于在線投訴處理。如何以用戶及用戶創(chuàng)造內容為知識服務資源為企業(yè)在線投訴處理提供價值,成為企業(yè)在社會化媒體平臺中進行客戶關系管理、信息資源管理急需研究與解決的問題。 為充分利用平臺用戶資源解決在線投訴,本文分析投訴者、用戶作為專家與企業(yè)三方參與在線投訴處理的核心動機與能力提供,基于價值共創(chuàng)理論,設計利用三方能力滿足三方需求的價值生態(tài)系統(tǒng),提出基于價值共創(chuàng)的在線投訴處理模式,并分析目標與約束。通過仿真實驗,研究共創(chuàng)模式效果,研究專家推薦策略對共創(chuàng)模式的影響。與此同時,為充分利用平臺信息資源解決在線投訴,本文借鑒案例推理基本思想,根據(jù)新投訴匹配舊案例并將舊案例的解決方案推薦給投訴者。針對投訴案例相似度計算問題,提出內容信息、情境信息、問題中心度指標與度量方法,提出記憶網(wǎng)模型與語義結構模式,設計基于模式匹配的投訴案例相似度模型,對投訴解決方案進行推薦。投訴問題識別和客戶細分分析是實現(xiàn)自動化在線投訴處理的重要前提,現(xiàn)有主題模型不能實現(xiàn)面向特定投訴內容的自動化投訴問題識別,現(xiàn)有研究缺乏專門基于耐用品在線客戶評論的客戶偏好建模方法。針對以上問題,本文提出描述內容和描述結構指標與度量方法,設計基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的投訴問題識別方法；本文設計同義屬性識別和屬性偏好換算方法,構建粒度統(tǒng)一的客戶偏好向量,進行用戶建模,并使用潛在類別分析方法對客戶細分進行分析。最后,本文綜合以上研究內容,提出在線投訴處理知識推薦系統(tǒng),并設計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流圖、系統(tǒng)模塊與功能。本文研究為企業(yè)在線投訴處理提供理論與方法支持。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：G206;F274;TP183
【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 課題來源與研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內外相關研究及評述
    1.4 研究內容、結構及創(chuàng)新點
    1.5 本章小結
2 基于價值共創(chuàng)的在線投訴處理模式
    2.1 主體價值共創(chuàng)動機的資源空間
    2.2 基于價值共創(chuàng)的在線投訴處理模式
    2.3 資源度量模型與目標計算模型
    2.4 實驗過程及結果分析
    2.5 本章小結
3 基于模式匹配的在線投訴案例相似度計算
    3.1 定義與假設
    3.2 投訴案例相似度計算方法
    3.3 實驗過程及結果分析
    3.4 本章小結
4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的投訴句識別
    4.1 定義與假設
    4.2 投訴句識別方法
    4.3 實驗過程及結果分析
    4.4 本章小結
5 基于耐用品在線客戶評論的客戶細分分析
    5.1 定義與假設
    5.2 客戶偏好建模方法
    5.3 客戶細分分析方法
    5.4 實驗過程與結果分析
    5.5 本章小結
6. 在線投訴處理知識推薦系統(tǒng)
    6.1 應用背景與需求分析
    6.2 數(shù)據(jù)流與信息處理
    6.3 系統(tǒng)結構與功能
    6.5 本章小結
7 總結與展望
    7.1 全文總結
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀學位期間發(fā)表論文目錄
附錄2 攻讀學位期間參加及完成的科研課題

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本文編號：2869100