【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據服務價值評估及優化，具體為一種基于語義的智慧物流客服處理方法及系統。
技術介紹
1、隨著大數據技術的發展，數據服務的應用在各行業中逐漸成為提升運營效率和優化決策的重要手段，數據服務通過提供大量高質量的數據信息，幫助用戶在分析、決策和執行過程中提升準確性與效率，然而，由于用戶在數據服務應用場景中的多樣性，評估數據服務的價值并為用戶提供最合適的服務類型，仍然是一個復雜的過程，目前，常見的數據服務價值評估方法包括基于數據獲取成本、市場價格以及用戶反饋進行綜合評價，這些方法雖然能夠提供一定的參考依據，但仍存在預測準確性不高、個性化不足等問題，因此，基于人工智能語言模型對數據服務進行智能化評估與優化成為學術界與工業界的研究重點。
2、現有的技術雖然可以通過成本法、收益法或市場法對數據服務進行價值評估，但在個性化評估和用戶需求匹配上存在明顯不足，傳統方法依賴于歷史數據，難以有效預測新用戶或新場景下的數據服務效果；現有的評估方法未能充分考慮不同用戶的特征和需求，難以針對不同用戶提供量身定制的服務；數據服務的成本與效果之間的綜合評估模型較為單一，未能構建一個系統化的、全局優化的評估框架。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：現有的數據服務評估方法存在個性化不足，無法有效預測新用戶數據服務效果，缺乏系統化的綜合評估框架，以及如何為典型用戶提供最優數據服務類型的問題。
3、為解決上述技術問
4、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述不同用戶對于數據服務應用效果指標進行打分的數據包括通過發放問卷，要求典型行業用戶對已有數據服務的應用效果進行打分，應用效果包括數據基礎應用效果、數據常規應用效果、數據高級應用效果。
5、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述刻畫用戶特征的指標數據包括收集刻畫典型用戶的指標情況，包括基本信息、交易行為、效益效率相關指標。
6、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述多層感知機模型包括以刻畫用戶情況的指標為自變量，應用效果得分為因變量，利用多層感知機mlp預測不同特征用戶對于數據服務應用效果的評價得分情況，根據數據實際情況進行神經網絡的架構設計，包括輸入層、隱藏層、輸出層的層數以及每一層節點數。
7、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述得分情況包括將訓練的多層感知機模型應用于數據集中，針對典型用戶，輸入相關指標的取值，獲得單一數據服務對用戶而言的應用效果得分。
8、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述構建綜合評價指標體系包括基于層次分析法和模糊評價模型，從數據資產成本與實際應用效果兩方面評價數據資產價值，構建數據資產價值評估指標體系，評估數據資產的實際價值。
9、作為本專利技術所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的一種優選方案，其中：所述為典型用戶提供綜合得分最高的數據服務類型包括得到不同用戶擁有對于不同數據服務的價值綜合得分，比較不同數據服務對用戶而言的價值綜合得分，為典型用戶推薦價值綜合得分和等級最高的數據服務類型，幫助用戶完成決策優化。
10、本專利技術的另外一個目的是提供一種基于多層感知機的數據服務價值評估及決策優化系統，其能通過基于多層感知機模型，預測不同特征用戶針對不同數據服務的應用效果的得分情況，解決了目前的數據服務評估技術含有無法有效預測新用戶數據服務效果的問題。
11、作為本專利技術所述的基于多層感知機的數據服務價值評估及決策優化系統的一種優選方案，其中：包括數據收集模塊，得分預測模塊，綜合評估模塊；所述數據收集模塊用于收集不同用戶對于數據服務應用效果指標進行打分的數據以及刻畫用戶特征的指標數據；所述得分預測模塊用于基于多層感知機模型，預測不同特征用戶針對不同數據服務的應用效果的得分情況；所述綜合評估模塊用于構建綜合評價指標體系，得到不同用戶針對不同數據服務的綜合得分，為典型用戶提供綜合得分最高的數據服務類型
12、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序是實現基于語義的智慧物流客服處理方法的步驟。
13、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現基于語義的智慧物流客服處理方法的步驟。
14、本專利技術的有益效果：本專利技術提供的基于語義的智慧物流客服處理方法基于歷史數據利用多層感知機為缺少應用得分數據的用戶預測數據服務應用效果，在較為成熟的研究成果基礎上考慮企業實際運行操作特征以及數據資產的性質，運用層次分析模型與模糊價值評價法量化供者企業數據資產的實際價值；通過分析不同類別的數據服務給典型用戶帶來的應用效果，結合數據服務成分分析，對數據價值進行分級，并為每個行業用戶提供針對性的數據服務和改進建議，幫助其提高收益，促進數據服務的有效利用，本專利技術在可靠性、成本以及效率方面都取得更加良好的效果。
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1.一種基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述不同用戶對于數據服務應用效果指標進行打分的數據包括通過發放問卷，要求典型行業用戶對已有數據服務的應用效果進行打分，應用效果包括數據基礎應用效果、數據常規應用效果、數據高級應用效果。
3.如權利要求2所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述刻畫用戶特征的指標數據包括收集刻畫典型用戶的指標情況，包括基本信息、交易行為、效益效率相關指標。
4.如權利要求3所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述多層感知機模型包括以刻畫用戶情況的指標為自變量，應用效果得分為因變量，利用多層感知機MLP預測不同特征用戶對于數據服務應用效果的評價得分情況，根據數據實際情況進行神經網絡的架構設計，包括輸入層、隱藏層、輸出層的層數以及每一層節點數。
5.如權利要求4所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述得分情況包括將訓練的多層感知機模型應用于數據集中，針對典型用戶，輸入相關指標的取值，獲得單一
6.如權利要求5所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述構建綜合評價指標體系包括基于層次分析法和模糊評價模型，從數據資產成本與實際應用效果兩方面評價數據資產價值，構建數據資產價值評估指標體系，評估數據資產的實際價值。
7.如權利要求6所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述為典型用戶提供綜合得分最高的數據服務類型包括得到不同用戶擁有對于不同數據服務的價值綜合得分，比較不同數據服務對用戶而言的價值綜合得分，為典型用戶推薦價值綜合得分和等級最高的數據服務類型，幫助用戶完成決策優化。
8.一種采用如權利要求1～7任一所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的系統，其特征在于：包括數據收集模塊，得分預測模塊，綜合評估模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的基于語義的智慧物流客服處理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述不同用戶對于數據服務應用效果指標進行打分的數據包括通過發放問卷，要求典型行業用戶對已有數據服務的應用效果進行打分，應用效果包括數據基礎應用效果、數據常規應用效果、數據高級應用效果。
3.如權利要求2所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述刻畫用戶特征的指標數據包括收集刻畫典型用戶的指標情況，包括基本信息、交易行為、效益效率相關指標。
4.如權利要求3所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述多層感知機模型包括以刻畫用戶情況的指標為自變量，應用效果得分為因變量，利用多層感知機mlp預測不同特征用戶對于數據服務應用效果的評價得分情況，根據數據實際情況進行神經網絡的架構設計，包括輸入層、隱藏層、輸出層的層數以及每一層節點數。
5.如權利要求4所述的基于語義的智慧物流客服處理方法，其特征在于：所述得分情況包括將訓練的多層感知機模型應用于數據集中，針對典型用戶，輸入相關指標的取值，獲得單一數據服務對用戶而言的應用效果得分。
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【專利技術屬性】
技術研發人員：李家林，陳平，廖俊杰，朱俊，張強，
申請(專利權)人：上海安能聚創物流科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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