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论数据挖掘电力营业厅在线客服系统

2021/10/15 阅读:

摘 要:针对传统客户系统在应用中存在用户通信时间过长,影响电力营业厅业务办理效率问题,基于数据挖掘设计电力营业厅在线客服系统。硬件部分在传统客服系统硬件结构基础上对服务器进行优化选型,软件部分从基于数据挖掘的用电用户类型划分、基于用电用户需求的即时消息交互两个方面完成设计。结合实验论证进一步得出结论,新的客服系统用户通信时长更短,能够为用户提供即时通信功能。

关键词:数据挖掘;电力营业厅;在线客服系统;硬件设计;软件设计

引言

在线客服系统属于互联网时代背景下的代表性产物之一,可将其定义为是一种基于 web 终端的实时通讯工具之一,在使用在线客服系统的过程中,前端无需安装多余程序或应用软件,便可以实现与终端客服的在线交流[1]。在市场经济体制不断变革的影响下,中国电力单位实现了由生产类单位逐步向组织型单位过渡,如何实现电力业务的市场营销、如何为终端用户提供更好的服务,成为电力营业厅开发的核心工作。与此同时,健全电力营业厅在线客服系统也成为单位技术部门的关注重点。同时,考虑到电力营业厅规模的扩大化、市场覆盖业务的多样化,多个部门内的待处理信息呈现一种爆炸增长趋势,当用户在登录系统终端检索其个人信息时,会受到大量信息的干扰,从而为用户留下一种相对较差的服务体验[2]。此种现象十分不利于市场内电力产业的持续发展与建设,为此本文在设计系统的过程中,引进了数据挖掘技术,从大量数据集合中检索价值信息,或定位信息的存储规律。致力于通过此种方式,解决传统在线客服系统存在的不足,以此为电力营业厅用户提供更好的服务体验。

1 硬件设计

为满足本文客服系统的软件功能需要,在传统客服系统硬件结构的基础上对服务器进行选型优化[3]。图 1 为本文系统服务器功能需求结构图。根据图 1 的系统服务器功能需求结构可知,本文选用 PC-1807 nbunt56 型号服务器作为硬件核心结构,该服务器内包含 128 GB 硬盘,外设 32 个可扩展接口,能够确保系统在运行的过程中同时满足上述各个功能的运行条件[4]。同时该型号服务器具备64 GB 内存,能够对电力营业厅运营阶段产生的海量数据进行存储,为后续用户需求分析提供可挖掘条件。

2 软件设计

2.1 基于数据挖掘的用电用户类型划分

基于本文上述硬件结构条件,为提高电力营业厅在线客服系统服务水平,首先针对不同用电用户需要,对其进行类型划分,以此构建一对一个性化服务体系。基于数据挖掘技术,将以往电力营业厅运营过程中产生的各类数据信息进行汇总,并对不同客户行为习惯以及动态需求进行分析。首先,本文选择从电力营业厅运营数据中获取与用电用户忠诚度、成长度两方面相关数据,完成对用电用户类型划分[5]。用电用户忠诚度可通过从用户开户时间开始,到当前经历的时间表示,时间越长说明用户忠诚度越高,反之,时间越短说明用户忠诚度越低。其次,用电用户的成长度可通过计算用户用电量年平均增长率的方式表示,其计算公式为:W=∑[(W1-W0)/W0]/(Y-1) (1)式中:W 为用电用户用电量年平均增长率;W1为当前所在年份当中用户用电量;W0为上一年当中用户用电量;Y 为年份。根据上述公式,计算得出用户用电量年平均增长率,计算得出的 W 数值越高,则说明该用户成长度越高,反之,W 数值越低,则说明该用户成长度越低。因此,根据上述论述,细分出四种不同用户类型,分别为高忠诚度、高成长度用户 I;高忠诚度、低成长度用户 II;低忠诚度、高成长度用户 III;低忠诚度、低成长度用户 IV。四种不同类型用户中,根据电力营业厅运营发展需要将其按照重要性进行排序:用户 I>III>II>IV。

2.2 基于用电用户需求的即时消息交互

为确保本文设计的基于数据挖掘的电力营业厅在线客服系统能够具备即时通信功能,综合上述四种不同类型用户的重要性,为其相应的需求提供即时消息交互服务。在系统为用户消息提供相应的动作时,需要对事件进行监听,并在捕获到与用户用电需求相关的信息时,从系统数据库中提取相关信息,并调出聊天对话框,由本文系统中的控制器将相关信息通过即时消息接口发送到系统用户端。在系统客户端上增加业务逻辑处理功能,以此分担系统服务器运行负担。当用户提出需求,由系统自动响应并通过定时拉取 pull 方法,从系统服务器当中获取相关数据。由于 pull 具有良好的传输频率,因此能够保证客户端获取数据的实时性,实现即时通信。

3 实验论证分析

将上述通过软件和硬件两方面设计得出的基于数据挖掘的电力营业厅在线客服系统应用于实际运行环境当中,并将其与文献[1]基于深度神经网络的服务系统运行相关参数进行比较,以此验证本文客户系统的实际应用优势。为确保实验结果的客观性,本文客服系统的开发和运行环境均采用与文献[1]客服系统运行环境相同的 Java 语言实现,开发工具选用 Netbeans 软件,数据库选用与传统客服系统相同的 My SQL 数据库。本文系统的整体结构与文献[1]客服系统存在差异,采用 B/S 结构构建,以此能够保证在任何浏览器中系统可以实现上位机以及连接硬件设备的操作。

综上所述,本文对比实验的运行环境如表 1 所示。基于表 1 的运行环境,分别利用两种客服系统完成电力营业厅在线运营,并将两种客服系统运行过程中的相关参数进行记录。本文选择将两种客服系统用户通信时长作为实验评价指标,其记录如表从表 2 实验结果可以看出,本文系统用户通信时长均未超过 25.00 ms,而文献[1]系统用户通信时长均在 100.00 ms 以上。因此,通过对比实验证明,本文提出的基于数据挖掘的电力营业厅在线客服系统在实际应用中能够为用户提供即时通信功能,实现对各项电力营业厅业务的快速处理。

4 结语

本文从硬件与软件两个方面,对基于数据挖掘的电力营业厅在线客服系统展开设计研究,利用数据挖掘技术具有的强大算法功能进行系统功能规划,在完成对系统的设计后,通过对比实验证明本文提出的系统功能更加完善、整体性能更优,可实现为用户提供更好的服务。

作者:范聪 王涛 王溢馨 单位:国网上海市电力公司奉贤供电公司

论数据挖掘电力营业厅在线客服系统

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