自适应分类算法的研究及其在呼叫中心IVR系统当中的应用

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3.0 陈辉 2024-11-19 5 4 863.77KB 58 页 15积分

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摘要

IVR （Intera ct ive Voic e Respon se ）系统是呼叫中心的一个重要组

成部分，它对于降低呼叫中心中员工的劳动强度、提高劳动效率、提高客

户满意度有着重要的作用。但是传统的呼叫中心也存在着一些问题，例如

呼叫成本过高；系统智能性不足，不能自动判断当前市场的热点问题；系

统结构相对固定且更改复杂导致系统当中的信息不能随当前市场热点问题

的变化而变化等等。这些都制约着呼叫中心的大规模普及。而 IP 电话技

术的出现，使得呼叫中心的运行成本大大降低，对建立大规模呼叫中心，

乃至全球客服中心成为可能。但是成本的降低并没有改变呼叫中心的其它

问题，客户的满意度并没有得到提升。

为了改善客户服务环节，本文对呼叫中心的结构进行了改动，使得系

统当中的信息可以随着市场热点的变化而动态调整。分析系统当中的访问

信息可以发现，用户的访问信息比较明确地显示了市场的热点变化问题，

因此可以利用神经元网络的方法对系统当中的访问信息进行分析、判断，

从而获得当前的市场热点，并据此动态调整系统的结构，以大幅度提高客

户的满意程度，更好地为企业的发展而服务。

本文利用神经元网络方法，结合数据库技术，设计了一种新的分类算

法，使得系统可以自动识别当前的市场热点，并动态地调整系统的结构，

在提高系统访问效率、降低系统运行成本方面取得了良好的效果。

关键词：神经元网络自适应分类动态调整结构市场热点

Abstract

IVR (Interactive Voice Response) System is an important component in call center. It is

very important to decrease the working intensity, increase the working efficient and

customer satisfaction. But there also have some problem in the traditional call center,

such as the cost is too high; the less of system intelligence so it could not judge the

market focus automatically; and the architecture is relatively stable so that it can not

modify its architecture to adapt the market focus. All of these restricted the wide use of

call center. With the coming of IP telephone technology, the running cost of call center

is reduced obviously. This make it possible to build up the large scale call center even

the global customer service center. But the decreasing of cost does not change the other

problem in call center, the quality of customer service is not improved and the

satisfaction of customer s is not increasing.

In order to improve these factors, it is necessary to make a big change on the

architecture of call center to enable the system can be justified his architecture with the

changing of the marketing focus. This needs the system can analyze and judge the

marketing focus. By looking over and analyzing the recording saved in the system, we

can find that the marketing focus is shown apparently in the system. So we can use the

neural network to analyze the recording of the call center to judge the marketing focus,

and to change the system architecture dynamically given this to improve the customer

satisfaction dramatically, and then we can do the best to service the enterprise

development.

We have designed a new algorithm using the neural network integrating the database

technology in this article. It can make the call center system recognize the market

heating automatically and then modify the system architecture dynamically. It has

gotten a better effect on increasing the efficient of system access and decreasing the

system running cost.

Key words: Neural Network, Self-adapt Classification, modify the architecture

dynamically, market heating

引言.................................................................................................................................1

第一章、呼叫中心概述...................................................................................................3

1．使用呼叫中心的优势.......................................................................................3

2．呼叫中心的发展方向.......................................................................................4

2.1．随着技术的进步，呼叫中心有着多种发展方向[ 2 ] , [ 5 ~6 ] .................. 4

2.1.1 基于互联网的新型呼叫中心 ................................................................. 4

2.1.2 多媒体呼叫中心 .......................................................................................4

2.1.3 虚拟呼叫中心 ........................................................................................... 5

2.2．呼叫中心在我国的发展 .......................................................................... 5

3．IVR 系统当中存在的问题...............................................................................6

第二章、人工神经元网络原理.......................................................................................8

1．感知器模型.......................................................................................................8

1.1 感知器神经元的基本模型： ................................................................. 9

1.2 感知器神经元的学习算法 ......................................................................9

1.3 多层感知器网络 .....................................................................................10

1.4 感知器算法的收敛性分析 ................................................................... 10

2．自适应线性元件.............................................................................................12

2.1．自适应线性元件网络原理及调整方法 ..............................................12

2.2．自适应线性元件收敛性分析...............................................................15

3．自组织竞争神经网络简介.............................................................................17

3.1．自组织竞争网络模型 ............................................................................17

3.2．竞争学习算法 .........................................................................................18

第三章、自适应分类算法的设计及程序实现 ...................................................... 20

1．问题的提出 ...................................................................................................20

2．问题的分析 ...................................................................................................20

2.1．无效信息的剔除 .....................................................................................20

2.2．市场热点问题的判断 ............................................................................21

3．自适应分类算法的设计分析 .....................................................................22

3.1．无效信息的制定方法以及相应的处理方法分析 ............................ 22

3.2．自适应分类算法设计 ............................................................................23

第四章、呼叫中心设计及实现.....................................................................................37

4.1．VOIP 技术及其优势 ...................................................................................... 37

4.2．实现VOIP 的底层协议 ................................................................................. 37

H.323 协议 ..............................................................................................38

SIP 协议 ...................................................................................................38

H.323 与SIP 的比较 ........................................................................................ 39

4.3．TAPI（Telephony Application Programming Interface）——电话应用程序

接口...............................................................................................................39

4.3.1．TAPI 的用途 ................................................................................39

4.3.2．TAPI3.0 超越前面几种接口的地方主要有 .......................... 40

4.3.3．TAPI3.0 的结构。 ..................................................................... 40

4.3.4．TAPI 3.0 编程接口 .................................................................... 41

4.4．数据库设计.....................................................................................................43

4.5．呼叫中心的设计.............................................................................................44

4.5.1 IVR 系统的设计 ................................................................................. 44

4.5.2 ACD 系统的设计 ................................................................................45

4.5.3 WEB 系统的设计 ............................................................................... 46

4.6．自适应分类算法在 IVR 系统当中的应用检验............................................46

4.6.1 初始分类的检验 .....................................................................................47

4.6.2 添加数据后进行分类的结果 ...............................................................48

4.7．结论.................................................................................................................50

结束语...........................................................................................................................51

参考文献.........................................................................................................................52

研究生期间公开发表论文情况.....................................................................................55

致谢.................................................................................................................................56

引言

现在，呼叫中心受到社会各界越来越多的重视，各个企业纷纷建立呼

叫中心。从上世纪八十年代末期热线电话出现以来，在经历了几个阶段的

发展之后，随着网络技术、计算机语音处理技术以及多媒体技术的发展，

呼叫中心逐步走上了智能化、多媒体化、网络化、移动化的道路。特别是

当PST N （公用电话系统）大规模普及之后，呼叫中心由当初热线电话形

式迅速演变为一种由大量服务人员集中在一个地方进行咨询或服务的形

式，它在企业中的作用也迅速增强。现在呼叫中心的作用逐渐由原来的热

线咨询转变为客服中心，在企业当中起着举足轻重的作用。在企业当中，

它不再单纯是一个只消耗大量资金的成本中心，而是成为一个可以扩大企

业销售，增加企业收入的效益中心。

赛迪顾问公司通过对使用呼叫中心企业的调查，得出以下结论：91 ％

的企业认为，呼叫中心可以提高服务质量和用户的满意程度：6 9 ％的企业

认为，它可以增加业务代表处理的呼叫数目；有 66 ％的企业认为呼叫中

心可降低电话费用；56 ％的企业认为呼叫中心可减少业务代表培训费用；

47 ％的企业认为呼叫中心可降低销售开销；38 ％的企业认为呼叫中心可增

加企业收入。[ 1 ]

虽然呼叫中心有着诸多的优点，但是通过研究可以发现，对于绝大多

数呼叫中心，特别是那些内容需要经常变动或用户需要访问的信息经常变

动的呼叫中心来说，现有的呼叫中心结构并不能把它的成本降为最低，效

率提为最高。这主要是由于它的结构相对来说比较固定造成的。由于有些

呼叫中心中的信息需要经常更换，这样用户无法在固定的位置找到他们需

要的信息。他们往往不得不在系统当中漫游来查找他们想要查找的内容或

者他们感兴趣的信息，这样他们就无法迅速地完成所要达到的目的，造成

了用户停留在系统内部的时间延长。由于通常情况下呼叫中心是被叫方付

费的系统，这样就会造成系统的成本增加、效率降低。有些呼叫中心虽然

其中的信息相对固定，但是由于社会热点问题的不停变化，因此用户关心

的内容也经常变化，例如证券行业中的呼叫中心，因此如果用户不是非常

熟悉系统中的信息，那么用户也不得不通过漫游整个系统来查找信息，这

样会造成用户驻留系统的时间增长，因此如果能够在用户进入系统的时候

自动把当前市场的热点问题提供给用户选择，那么将大大节约用户的时间

和系统的成本。

但是如何判断何种产品才是当前的市场热点是一件很困难的事情。并

且如果单纯依靠人工来改变系统的结构，那么将会大大增加系统维护人员

的工作量。对于一些复杂的系统，这种调整也会非常复杂，也容易耽误发

现、更新这种变化。因此最好是能有一种方法，可以使系统能够自动调整

结构，以适应市场变化的要求。

观察用户的访问记录可以发现，用户的访问记录会明显显示出这种热

点的变化。因为在某一个时期，对于市场热点问题的记录在访问数量上必

定会大大增加，这就给了我们一个判别市场热点的方法——可以通过比较

系统节点的有效访问时间来判断市场热点。但是由于同一时间对系统的访

自适应分类算法的研究及其在呼叫中心 IVR 系统当中的应用

问量十分庞大，并且其中夹杂着大量的无效访问信息，因此不能说访问时

间长或者访问频率高的节点就一定是当前的热点问题，而是需要在剔除了

无效的访问记录之后，再来比较访问时间和访问次序的综合表现，也就是

系统的有效访问时间才可以得到当前的市场热点问题。这样就出现了如何

剔除这些无效信息的问题。这个问题是比较难以解决的，解决它就相当于

把这些访问信息分成几类，然后在每一类当中作出统计，并对各个节点分

别进行统计计算，根据某种方法来确定这些节点的有效访问时间排列顺

序，从而选出当前的市场热点问题。

综上所述，在传统的呼叫中心当中存在着如下几个问题：

1. 系统无法自动识别当前的市场热点问题。

2. 系统当中无效信息严重干扰有效信息的使用。

3. 智能性不够。系统当中的信息存储结构不能随着市场热点的

变化而动态改变。

由于当前市场上的呼叫中心管理系统在不同程度上存在着这些问题，

因此现在的呼叫中心无论在客户服务响应时间方面还是在运营成本等方面

都始终无法达到最优化的程度。

本课题利用神经元网络方法，设计了一系列算法，解决了上述问题。

该算法可以自动剔除系统当中的无效信息，并对信息的访问次序、信息的

有效访问时间等方面进行综合计算，得到各节点的综合得分。与此同时，

对系统当中的有效信息自动进行分类，找出当前的市场热点问题，并根据

这些热点动态地调整系统的结构。这样由于用户可以在系统的前端找到需

要访问的信息，因此可以降低用户在系统当中的停留时间，提高系统的访

问效率，并最终降低系统运行成本，为企业减少开支并增加收入，提高客

户服务水平。本课题利用 Vi sua l Ba si c 和TAP I 编了一个能够自适应分类

的程序，并将其应用在呼叫中心 IVR 系统当中，对 IVR 系统中的呼叫信

息进行了自动分类，从中识别出了当前的热点问题，并对系统的结构进行

了动态调整。在判断当前市场热点问题，调整系统结构以降低系统开销、

提高客户满意度等方面取得了良好的效果。

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摘要：

II摘要IVR（InteractiveVoiceResponse）系统是呼叫中心的一个重要组成部分，它对于降低呼叫中心中员工的劳动强度、提高劳动效率、提高客户满意度有着重要的作用。但是传统的呼叫中心也存在着一些问题，例如呼叫成本过高；系统智能性不足，不能自动判断当前市场的热点问题；系统结构相对固定且更改复杂导致系统当中的信息不能随当前市场热点问题的变化而变化等等。这些都制约着呼叫中心的大规模普及。而IP电话技术的出现，使得呼叫中心的运行成本大大降低，对建立大规模呼叫中心，乃至全球客服中心成为可能。但是成本的降低并没有改变呼叫中心的其它问题，客户的满意度并没有得到提升。为了改善客户服务环节，本文...

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