面向網(wǎng)購環(huán)境的議價識別及議價策略構(gòu)建.pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物流服務在全國范圍內(nèi)的快速普及，網(wǎng)絡購物得到進一步的發(fā)展，越來越多的消費者選擇在網(wǎng)絡虛擬商城中進行購物。網(wǎng)絡購物在為消費者帶來便利的同時，對賣家的在線客服人員也提出了更高的要求，于是，如何及時響應客戶咨詢、減少客服人員對重復冗余問題的處理逐漸成為困擾客服人員的焦點問題。因此，一種針對交互式智能客服對話系統(tǒng)的研究漸漸變成一個新的熱門課題，其可以自動或半自動地協(xié)助在線客服人員回答客戶提出的問題，提高工作質(zhì)量和工作效率。

2、目前，在線客服的工作主要是處理客戶對商品的信息咨詢和議價請求。本課題則致力于如何讓智能客服對話系統(tǒng)高效地回答客戶議價請求的研究，提出并實現(xiàn)了議價請求的識別方法和相應的議價回復策略。
　　針對客戶議價請求的識別，本課題基于詞語級特征，語句關(guān)系特征，特征詞詞典特征等三方面對買家對話進行分析，并采用CRF、SVM和樸素貝葉斯三種機器學習算法分別訓練議價識別模型。通過多組實驗的對比，CRF模型的整體性能較為突出，具有較高的F值，達到75.

3、74％。此外，CRF模型的準確率最高為89.23%。從實驗結(jié)果可以得出，本課題構(gòu)建的議價識別模型能夠識別出大部分真實環(huán)境下的議價請求，已經(jīng)能夠很好地滿足智能客服系統(tǒng)的需求，同時也為本課題后面議價策略的實現(xiàn)奠定了基礎。
　　通過對真實環(huán)境的客服對話數(shù)據(jù)進行分析整理，本文歸納出5種常見的議價目的和7種議價手段。通過對議價目的和議價手段的識別，系統(tǒng)能夠準確地反映出買家的議價意圖，然后結(jié)合不同議價目的的懲罰系數(shù)、不同議價手段的貢獻值、對話