The invention discloses a method and a device for data visualization, to solve the existing technology in data processing, because can only analyze a single data to be processed, the results caused the problem of poor accuracy. The method comprises: acquiring and processing data to belong to the same category of clustering data, and obtain the clustering data according to context data; visualization object generating rules preset, visual object generates the clustering data and context data.
【技术实现步骤摘要】
一种数据可视化处理的方法及装置
本申请涉及计算机
,尤其涉及一种数据可视化处理的方法及装置。
技术介绍
目前常见的客服系统,通常由智能机器人客服和人工客服组成,其中智能机器人客服一般是由底层搜索引擎(比如,ISearch5搜索引擎)结合预先设置完成的知识库以及特定算法构成的,并通过即时通讯工具以实现对用户提问的自动回答。当用户提出一个问题时,智能机器人客服将识别该问题对应的知识点(即,用户提出问题的具体类型),并通过搜索引擎在预先设置好的知识库中搜索出与用户提出问题的知识点对应的答案,进而将搜索到的答案返回给用户。客服系统在进行客户服务的过程中,一般是由智能机器人客服与人工客服配合使用的,当接收到来自客户的会话消息时,一般会由客服系统中的智能机器人客服向用户提供服务。当客户认为智能机器人客服无法解决其提出的问题时,客户可以通过手动点击切换至人工客服进行服务,或者客服系统自动为客户切换为人工服务。当出现客户将智能机器人客服切换为人工客服,或者客户在服务结束后为智能机器人客服打出差评的情况时,往往意味着智能机器人客服无法满足客户的某些需求,我们一般将上述这些情况 ...
【技术保护点】
一种数据可视化处理的方法,其特征在于,包括:获取与待处理数据属于相同类别的聚类数据,及获取所述聚类数据的上下文数据;按照预设的可视化对象生成规则,生成所述聚类数据及其上下文数据的可视化对象。
【技术特征摘要】
1.一种数据可视化处理的方法,其特征在于,包括:获取与待处理数据属于相同类别的聚类数据,及获取所述聚类数据的上下文数据;按照预设的可视化对象生成规则,生成所述聚类数据及其上下文数据的可视化对象。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取与待处理数据属于相同类别的聚类数据,包括:获取与所述待处理数据对应的案例的案例标识;根据所述案例标识,查询与所述案例标识对应的聚类标记;获取所述聚类标记所对应的聚类数据。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述聚类数据的上下文数据,包括:获取与所述聚类数据对应的会话的会话标识;根据所述会话标识,获取所述聚类数据的上下文数据。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述待处理数据为指定类型的数据;则获取与待处理数据满足预设聚类条件的聚类数据之前,所述方法还包括:对采集到的数据进行数据清洗,以获取其中的指定类型的数据;对获取到的所述指定类型的数据进行聚类处理,确定所述指定类型的数据所对应的聚类标记。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述指定类型为服务质量类型;则所述获取与待处理数据满足预设聚类条件的聚类数据,包括:获取与所述待处理数据具有相同聚类标记的服务质量数据作为所述聚类数据,其中,所述服务质量数据包括与服务质量数据对应的问句以及与所述问句匹配的知识点。6.如权利要求2-5任一所述的方法,其特征在于,按照预设的可视化对象生成规则,生成所述聚类数据及其上下文数据的可视化对象,包括:根据所述聚类数据对应的聚类标记,在预设的图片画布中渲染生成用于展示所述聚类标记的第一可视化对象;根据所述聚类数据,在所述第一可视化对象上渲染生成用于展示所述聚类数据的第二可视化对象;根据所述第一可视化对象在所述图片画布中的位置坐标,按照所述聚类数据与所述上下文数据在会话中的顺序,在所述图片画布中依次生成用于展示所述上下文数据的第三可视化对象。7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述第一可视化对象、第二可视化对象和第三可视化对象为可缩放矢量图形。8.如权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述第一可视化对象上渲染生成用于展示所述聚类数据的第二可视化对象,包括:在所述第一可视化对象上以悬浮弹出...
【专利技术属性】
技术研发人员:费驰,李思远,解斐,
申请(专利权)人:阿里巴巴集团控股有限公司,
类型:发明
国别省市:开曼群岛,KY
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