社會(huì)化媒體平臺(tái)中的在線投訴具有規(guī)模大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、破壞力強(qiáng)、拒絕解釋、信息外部化、數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn)。企業(yè)受限于處理資源的限制,難以應(yīng)對(duì)在線投訴的處理需求。社會(huì)化媒體平臺(tái)富含對(duì)企業(yè)有巨大商業(yè)價(jià)值的專(zhuān)家與信息資源,這些資源以平臺(tái)用戶和用戶創(chuàng)造內(nèi)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(nèi)容為知識(shí)服務(wù)資源為企業(yè)在線投訴處理提供價(jià)值,成為企業(yè)在社會(huì)化媒體平臺(tái)中進(jìn)行客戶關(guān)系管理、信息資源管理急需研究與解決的問(wèn)題。 為充分利用平臺(tái)用戶資源解決在線投訴,本文分析投訴者、用戶作為專(zhuān)家與企業(yè)三方參與在線投訴處理的核心動(dòng)機(jī)與能力提供,基于價(jià)值共創(chuàng)理論,設(shè)計(jì)利用三方能力滿足三方需求的價(jià)值生態(tài)系統(tǒng),提出基于價(jià)值共創(chuàng)的在線投訴處理模式,并分析目標(biāo)與約束。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),研究共創(chuàng)模式效果,研究專(zhuān)家推薦策略對(duì)共創(chuàng)模式的影響。與此同時(shí),為充分利用平臺(tái)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(duì)投訴案例相似度計(jì)算問(wèn)題,提出內(nèi)容信息、情境信息、問(wèn)題中心度指標(biāo)與度量方法,提出記憶網(wǎng)模型與語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模式,設(shè)計(jì)基于模式匹配的投訴案例相似度模型,對(duì)投訴解決方案進(jìn)行推薦。投訴問(wèn)題識(shí)別和客戶細(xì)分分析是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化在線投訴處理的重要前提,現(xiàn)有主題模型不能實(shí)現(xiàn)面向特定投訴內(nèi)容的自動(dòng)化投訴問(wèn)題識(shí)別,現(xiàn)有研究缺乏專(zhuān)門(mén)基于耐用品在線客戶評(píng)論的客戶偏好建模方法。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出描述內(nèi)容和描述結(jié)構(gòu)指標(biāo)與度量方法,設(shè)計(jì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投訴問(wèn)題識(shí)別方法；本文設(shè)計(jì)同義屬性識(shí)別和屬性偏好換算方法,構(gòu)建粒度統(tǒng)一的客戶偏好向量,進(jìn)行用戶建模,并使用潛在類(lèi)別分析方法對(duì)客戶細(xì)分進(jìn)行分析。最后,本文綜合以上研究?jī)?nèi)容,提出在線投訴處理知識(shí)推薦系統(tǒng),并設(shè)計(jì)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(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類(lèi)】：G206;F274;TP183
【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 課題來(lái)源與研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究及評(píng)述
    1.4 研究?jī)?nèi)容、結(jié)構(gòu)及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本章小結(jié)
2 基于價(jià)值共創(chuàng)的在線投訴處理模式
    2.1 主體價(jià)值共創(chuàng)動(dòng)機(jī)的資源空間
    2.2 基于價(jià)值共創(chuàng)的在線投訴處理模式
    2.3 資源度量模型與目標(biāo)計(jì)算模型
    2.4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果分析
    2.5 本章小結(jié)
3 基于模式匹配的在線投訴案例相似度計(jì)算
    3.1 定義與假設(shè)
    3.2 投訴案例相似度計(jì)算方法
    3.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投訴句識(shí)別
    4.1 定義與假設(shè)
    4.2 投訴句識(shí)別方法
    4.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于耐用品在線客戶評(píng)論的客戶細(xì)分分析
    5.1 定義與假設(shè)
    5.2 客戶偏好建模方法
    5.3 客戶細(xì)分分析方法
    5.4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6. 在線投訴處理知識(shí)推薦系統(tǒng)
    6.1 應(yīng)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(jié)構(gòu)與功能
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
附錄2 攻讀學(xué)位期間參加及完成的科研課題

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2869100