企业服务需求智能分析方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据化智能管理领域，尤其涉及一种企业服务需求智能分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、当前，企业面临着日益复杂和多样化的市场环境，如何高效地理解和满足客户的服务需求成为企业发展的关键因素之一。传统的企业服务需求分析通常依赖于人工处理和经验判断，存在着信息获取不完全、分析效率低下以及难以应对大数据量等问题。因此，基于人工智能和自然语言处理技术的智能化分析方法日益受到研究关注和应用需求。这些方法可以通过自动化地处理和分析企业的历史服务数据，从中提取潜在的需求特征，并结合实时数据动态调整分析模型，以实现个性化、精准的服务推荐。

技术实现思路

1、本发明提供了一种企业服务需求智能分析方法、装置、设备及存储介质。

2、本发明第一方面提供了一种企业服务需求智能分析方法，所述企业服务需求智能分析方法包括：获取企业的历史服务数据，对所述历史服务数据进行预处理，生成文本历史服务数据；

3、对所述文本历史服务数据进行语义分析，生成结构化的历史服务数据；对所述结构化历史服务数据进行特征提取，基于预设的需求语义模型，生成需求特征向量集；

4、对所述需求特征向量集进行聚类处理，生成需求类别集；

5、对所述需求类别集进行关联分析，生成需求-推荐关联规则；

6、根据所述需求-推荐关联规则，生成初始服务推荐策略；

7、获取企业的实时服务数据，迭代更新所述需求语义模型参数，生成最优服务推荐策略；

8、根据所述最优服务推荐策略向所述企业推送服务推荐信息。

9、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取企业的历史服务数据，对所述历史服务数据进行预处理，生成文本历史服务数据，包括：

10、获取企业的历史服务数据；所述历史服务数据包括：需求描述、历史交易记录、客户反馈、市场调研报告；

11、对所述历史服务数据进行数据清洗和去噪操作，得到平滑的历史服务数据；

12、对所述平滑的历史服务数据进行格式标准化整合处理，生成所述结构化历史服务数据。

13、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述文本历史服务数据进行语义分析，生成结构化的历史服务数据；对所述结构化历史服务数据进行特征提取，基于预设的需求语义模型，生成需求特征向量集，包括：

14、基于预设的自然语言处理算法，识别所述文本历史服务数据中的关键词和实体，分析所述关键词和实体之间的关系，将所述文本历史服务数据转换为结构化的语义表示形式，生成所述结构化的历史服务数据；

15、基于所述需求语义模型，对所述结构化的历史服务数据进行分词、词性标注和依存句法分析操作，生成文本特征、结构化特征和语义特征；

16、基于所述文本特征、所述结构化特征和所述语义特征，根据预设的初始特征权重，提取需求特征向量，生成所述需求特征向量集。

17、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述对所述需求特征向量集进行聚类处理，生成需求类别集，包括：

18、基于k均值聚类，初始化聚类中心；

19、根据每个所述需求特征向量与所述聚类中心的距离，将每个所述需求特征向量分配到最近的聚类中心，形成聚类簇；

20、调整所述聚类中心，迭代分配所述需求特征向量，直至收敛，形成若干最优聚类簇；

21、将每个所述最优聚类簇对应一个需求类别，生成所述需求类别集。

22、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述对所述需求类别集进行关联分析，生成需求-推荐关联规则，包括：

23、将每两个所述需求类别作为一个候选项，生成初始的候选项集；

24、根据每个候选项在所述需求特征向量集中出现的频率，生成每个候选项的支持度；

25、筛选支持度高于预设的最小支持度阈值的候选项，生成频繁项集；

26、根据每个频繁项集生成第一关联规则；

27、根据每条第一关联规则的条件概率，对应生成每条第一关联规则的置信度；

28、筛选置信度高于预设的最小置信度阈值的第一关联规则，生成所述需求-推荐关联规则。

29、可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述需求-推荐关联规则，生成初始服务推荐策略，包括：

30、根据用户的需求，基于所述需求-推荐关联规则，匹配最相关的服务推荐策略；

31、将所述需求-推荐关联规则的内容包括以图表、图形或表格的形式显示，得到可视化的需求-推荐关联规则；所述需求-推荐关联规则的内容包括：规则的置信度、支持度以及规则的前项和后项的关系；所述规则的前项和后项分别对应需求和推荐；

32、结合所述可视化的需求-推荐关联规则，生成初始服务推荐策略。

33、可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述获取企业的实时服务数据，迭代更新所述需求语义模型参数，生成最优服务推荐策略，包括：

34、实时获取企业的实时服务数据；

35、对所述实时服务数据进行预处理，生成结构化实时服务数据；

36、将所述结构化实时服务数据输入所述需求语义模型；

37、根据所述结构化实时服务数据，基于增量学习技术，逐步迭代更新所述初始特征权重，生成优化的需求语义模型；

38、基于所述优化的需求语义模型，重新进行关联性分析，生成优化的需求-推荐关联规则；

39、根据所述优化的需求-推荐关联规则，生成所述最优服务推荐策略。

40、本发明第二方面提供了一种企业服务需求智能分析装置，所述企业服务需求智能分析装置包括：获取模块、处理模块和优化模块；各模块间通信连接；

41、可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块，用于获取企业的历史服务数据；实时获取企业的实时服务数据；

42、可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述处理模块，用于对所述历史服务数据进行预处理，生成文本历史服务数据；对所述文本历史服务数据进行语义分析，生成结构化的历史服务数据；对所述结构化历史服务数据进行特征提取，基于预设的需求语义模型，生成需求特征向量集；对所述需求特征向量集进行聚类处理，生成若干需求类别集；对所述需求类别集进行关联分析，生成需求-推荐关联规则；根据所述需求-推荐关联规则，生成初始服务推荐策略；企业服务需求智能分析；还用于执行上述的企业服务需求智能分析方法；

43、可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述优化模块，用于迭代更新所述需求语义模型参数，生成最优服务推荐策略。

44、本发明第三方面提供了一种企业服务需求智能分析设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述企业服务需求智能分析设备执行上述的企业服务需求智能分析方法。

45、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的企业服务需求智能分析方法。

46、本发明提供的技术方案中，有益效果：本发明通过语义分析和特征提取，能够从企业的历史服务数据中提取出需求的关键特征向量集，实现对需求的深入理解和分析，从而为服务推荐奠定基础。基于生成的需求-推荐关联规则，能够根据企业的具体需求，推荐最符合的服务策略，实现个性化的服务推荐。这种个性化推荐可以提高服务满意度和客户忠诚度。通过迭代更新需求语义模型参数和优化需求-推荐关联规则，能够不断提升服务推荐的精确度和有效性。这种实时更新机制保证了推荐策略的及时性和针对性，适应企业需求变化和市场变化。利用历史服务数据和实时服务数据进行分析和预测，使企业能够基于数据做出更加精准的决策和策略调整，提升服务运营效率和成本控制能力。通过聚类分析和关联分析，能够对服务需求进行有效分类和关联规则挖掘，帮助企业更好地管理和优化服务资源，提升运营效率和资源利用率。将需求-推荐关联规则以图表、图形或表格形式进行可视化展示，有助于企业管理层和决策者快速理解和评估推荐策略的有效性，从而做出更加明智的战略决策。

47、综上，本发明能够显著提升企业在服务需求分析和推荐方面的能力，从而在市场竞争中获得更大优势，满足客户多样化的需求，并提升企业的整体运营效率和客户满意度。