基于Agent技术的智能导购系统的设计

考虑到目前网上购物站点繁多,客户无法做到货比三家、择优购买,本文提出了设计一种智能导购系统,该系统能根据客户的购买倾向来自动搜索网上的主要购物站点,并能根据客户的购买过程来自动获取客户个人购物偏好,从而使得商家能有针对性地为客户提供个性化服务。     

杰合伟业—远程购物方式与应时配送解决方案

远程销售概况 从经营成本的控制和客户需求的细分的角度，传统的店铺销售方式不断推陈出新，获得了客户青睐，如综合性大商场、专卖店、连锁店和仓储式销售。与此同时，从客户服务和个性化满足方面，远程销售方式也得到了快速的发展，如目录邮购、会员制销售、电视购物、电话购物和网上购物。与店铺购物方式相比，新兴的电子化远程购物方式如电话购物和网上购物具有无限的发展前景。 对于远程购物的客户而言，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ使其选择的成本几乎降到了零，送货上门的服务节约了客户的时间和精力，货到付款的方式打消了客户购买的顾虑。对于…     

E-Commerce花絮

花旗银行推出网上信用服务 花旗银行正在向网上消费者推出一系列信用服务,名为“点击信用”。它将向购物者提供2％的折扣,向经常乘坐美国航空公司航班的乘客提供双倍的旅程津贴,还将出资为在网上购买商品的客户满意度进行担保。该行北美信用卡部门负责网上业务的Anthony Jenkins说,“我们发现,客户进入网络这一新兴购物天地遇到了困难。通过保证客户能在安全和亲切的网上环境购物,我们正在努力消除这些障碍”。     

个性化电子商务购物模型研究

电子商务的蓬勃发展极大地改变了传统的购物行为,越来越多的人愿意尝试通过互联网购物。本文提出了一个个性化购物模型,该模型采用代理技术来促进互联网购物自动化,提高购物效率,在代理技术的基础上,购物模型集成了基于知识的决策生成方法和偏好获取方法,进而为自动购物提供决策支持,最后,实现了一个用于轿车购物的实验原型系统以验证提出的购物模型。结论表明,本系统运行效率高,能够为利用互联网购物的客户节省大量时间。     

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

一提到电子商务，人们首先想到的是网上购物和网上支付等具体问题，其实，电子商务的宗旨是提高效率，降低经营成本和开拓市场，主要精力要放在寻找用户，保留客户，这样设计一个高效，完全自动化的推荐系统，为客户提供个性化的服务就显得尤为重要，本文提出了基于数据挖掘的推荐系统的设计。     

基于客户喜好的双向个性化推荐算法

为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助.     

智能交易代理

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展,电子商务方兴未艾,网上购物成为新时尚。但是在网上提供商品的商家 往往很多,用户不可能遍访每个网站,找到最适合自己购买的产品。智能交易代理能够自动在网上 漫游,收集商品信息,为用户购买最佳商品。本文首先介绍了智能交易代理的概念,然后提出了其实现中两个关键问题（信息获取及安全问题）的解决途径。     

网上的语音通信[Web Call网络通]

对于很多习惯在网上打发空闲时间的人来说，网上购物已经是习以为常的事情了。与直接去商场购物相比较，网上购物能为很多用户（尤其是男士）节约宝贵的时间。但如果比较网上购物与传统方式的直观程度，恐怕前者还不能令人满意，毕竟在商场你还能和售货员沟通一下来做到心中有数。很多网上商城都会提供免费的客户服务电话或者e-mail联系方式，但并不是任何一个商家都有精力建立庞大的Call Center来及时回应客户的问题。就像传统的服务行业一样，当商家无法为客户提供足够的的服务需求时，很多顾客将会转向他的竞争对手那里。无论是在售前还…     

智能Agent在比较购物中的应用

用智能Agent实现比较购物要解决海量信息搜索、根据用户偏好进行个性化筛选、用户偏好学习等问题。通过事先把主要电子商务网站的内容下载保存到本地数据库来实现快速搜索，通过关键向量信息过滤法可以实现筛选，通过样本学习和反馈学习可以获取用户偏好。以此实现用智能Agent来替用户比较、搜索合适的商品，从而大大提高在线购物的范围和效率，实现个性化的导购。     

智能交易代理

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展,电子商务方兴未艾,网上购物成为新时尚。但是在网上提供商品的商家往往很多,用户不可能遍访每个网站,找到最适合自己购买的产品。智能交易代理能够自动在网上漫游,收集商品信息,为用户购买最佳商品。本文首先介绍了智能交易代理的概念,然后提出了其实现中两个关键问题（信息获取及安全问题）的解决途径。     

基于Cult3D与Ajax的三维网络商品组件的设计

介绍了常用的三维显示技术,针对网上购物的特点,采用Cult3D实现了网络商品的3D展现,并就如何实时安装、卸载自选商品配件、实时更换商品材质颜色以及实时变更观察角度等方面给出了相应的解决方案.同时,在网站交互上通过采用Ajax技术,提高了网站的响应速度,给客户提供良好的购物体验.     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

基于日志的客户感知问题辅助分析系统的应用研究

智能手机的移动业务和移动互联网应用直接影响客户感知,通过挖掘网络日志与手机日志对客户感知问题分析的支撑作用,提出基于日志的客户感知问题辅助分析系统。该系统通过采集、分类和统计,提供异常事件告警和智能分析。通过对上网和彩倩业务的应用实践表明,该系统能提供准确、有效的日志信息,为分析和定位问题提供端到端的数据支持。该系统和思路可扩展应用于长期演进网络的客户感知问题辅助分析。     

基于π演算的智能流程建模

为适应当前云计算环境下客户的个性化要求,一种新的智能流程的概念应运而生。首先提出了智能流程平台架构,描述了智能流程生成模块、社区云服务管理模块、智能流程执行模块三大模块。π演算能够描述通信拓扑结构的动态改变,具有强大的表达能力,随后运用耵演算对智能流程进行建模描述。为了适应用户需求的不断变化,介绍了用户需求变更描述模型,并给出了形式化表示方法。依据互模拟理论验证建模正确性表明π演算建模较好地描述了智能流程下用户多变的个性化需求。     

Predicting customer behavior in telecommunications

The wireless service subscriber calls a customer service representative to complain about dropped calls. During the conversation with the customer, the CSR views a display that shows this customer's probability of churn-switching from this service provider to another-as well as the most probable reasons to churn and the best strategy to retain this customer. The CSR then quickly responds to the subscriber according to the system's recommendation. This is an intelligent customer-care system designed to predict customer behavior. Predicting customer churn is a component in the decision framework for retaining customers and maximizing profitability. Companies can use these probability and revenue estimates in a decision-theoretic framework to determine a churn intervention strategy and a profitability optimization strategy. Predicting customer behavior helps service providers build customer loyalty and maximize profitability. For the success of a project, data preparation is often a critical part of the predictive algorithm.     

基于智能Agent的电子商务知识管理

通过运用智能Agent技术解决了客户知识获取的问题.建立了基于智能Agent的电子商务知识管理框架,运用买方Agent获取客户知识,卖方Agent检索相匹配的产品信息;还运用ontology对产品和客户进行建模,并构造了基于ontology的产品分类学习算法.最后,通过原型的验证证明智能Agent技术能够有效地获取客户知识,也提高了产品信息检索的精度与速度.研究结果为电子商务环境下的客户知识管理提供了新思路.     

面向智能客服系统的情感分析技术

该文以阿里小蜜为例,对智能客服系统中的情感分析技术进行比较全面的介绍,包括情感分析算法模型的原理及其在智能客服系统的多个应用场景中的实际落地使用方式和效果分析。智能客服在解决客户高频业务问题的同时,也需要给客户提供多维度的、具有类人能力的助理、导购、语聊和娱乐等服务,提高客户对智能客服机器人的整体满意度。在此过程中,情感分析技术在机器人类人能力建设中起到了至关重要的作用。该文围绕智能客服系统中人机结合的服务形式,从六个维度总结和介绍了情感分析技术在智能客服系统中的应用场景,包括用户情感检测、用户情感安抚、情感生成式语聊、客服服务质检、会话满意度预估和智能人工入口。     

基于多级客户模型的个性化推荐机制

个性化是未来Web智能系统的一大特征．为了实现商品的个性化推荐，提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制，它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成．该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求，从而实现了一种深层次的个性化推荐，改善了推荐效果．     

基于排队论的呼叫中心ACD技术研究

本文首先阐述了ACD的排队理论;其次对先到先服务、优先级服务的排队策略,基于负载均衡、座席技能级别、客户信息和经验的路由算法进行了详细地分析;最后提出可根据呼叫到达时间、主叫号码、DNIS、用户可接受的等待时间、客户等级多项参数进行线性加权确定优先级的排队算法策略,根据系统规模、服务效率、客户信息等来综合地确定路由分配方法,真正实现合理的排队和智能的路由分配。     

基于粗糙-模糊集理论的智能化构件选取

对传统的构件库体系结构进行改进，提出了一种层次型智能构件库体系结构，并在此基础上，提出了一种基于粗糙—模糊集理论的智能化重用构件选取方法，并给出了相应的算法，实例研究表明该方法可以客观地给出重用方案的决策信息，能够提高构件重用的效率和准确率。