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知识图谱在电信行业客服中的应用案例

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发表于 2019-11-13 17:59:27 | 显示全部楼层 |阅读模式

知识图谱这个词最先是由谷歌在2012年提出的,作为谷歌的两大重要技术储备,一个是深度学习,形成了谷歌大脑;另一个就是知识图谱,用来支撑下一代搜索和在线广告业务。与传统的搜索相比,搜索引擎开始理解用户输入的需求了,并对此返回各种非网页内容信息。在图中,对于New York(纽约州),返回各种结构化信息(在右边),类似一种经过梳理的高质量的摘要,供大家快速了解,而非仅有包含New York作为关键词的文档内容。
另一个巨头脸谱公司的工作,它在之后利用知识图谱技术构建兴趣图谱(interest graph),用来连接人、分享的信息等,并基于此构建了graph search。
知识图谱在电信行业客服中的应用案例
Amdocs是美国最大的第三方账单审计和客服中心,AT&T, Verizon和Sprint等都是他的客户,美国的电信市场很早就饱和了,所以各大运营商均没有很多新客户可以争取,那么维护好老客户就非常重要。
这是一个案例,其原则就是希望对于信用好的用户能前瞻性地了解他的需求,并在他打电话来反映情况的时候(抱怨或询问信息等),可以预先判断他需要什么,并帮其解决,从而减少沟通次数和沟通时长。
为了做到这一点,系统需要判断用户的信用等级。并根据用户的当前消费情况和各种动作来自动化判断其可能的行为。
这是一个简单的电信行业使用的数据分类和商业概念归类,包含设备、账单、支付等一系列重要知识。
通过上述概念得到的各种数据包括结构化,也包括流数据进行的各种数据映射和转换,类似的,也是形成统一的图谱进行管理。这个还包括趋势、时间、地理还有消费模式等很多信息。通过各种数据源进行数据的整合,形成统一的知识,并配合业务规则和贝叶斯网络来形成决策引擎,从而对用户的信用和各种行为结果预测起到作用。最终达到的效果就是个性化前瞻性的客户关怀。

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发表于 2019-11-13 17:59:30 | 显示全部楼层
秀起来~
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