【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据挖掘，特别是一种基于al的电商客服服务方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网的迅猛发展，电子商务已成为人们重要的购物方式之一。电商平台通过丰富的商品选择和便捷的在线购物体验，吸引了大量用户。然而，伴随而来的海量商品和信息，使得用户在购物时常常面临信息过载的问题，导致选择困难和购物体验下降。因此，如何高效、准确地满足用户需求，提升用户满意度，成为电商平台亟需解决的关键挑战。
2、传统的电商客服服务主要依赖人工客服，通过电话、在线聊天等方式为用户解答问题、推荐商品。然而，这种方式存在诸多局限性：1. 响应速度慢：人工客服的响应时间通常较长，尤其在高峰期，用户的等待时间可能会显著增加，从而影响用户体验；2. 服务效率低：人工客服所能处理的请求数量有限，无法满足大量用户的即时需求，容易造成用户流失；3. 个性化推荐不足：传统客服服务通常基于用户的即时询问而提供服务，缺乏对用户历史行为、偏好和购买习惯的深入分析，难以进行个性化的商品推荐；4. 数据挖掘能力缺乏：电商平台积累了大量用户交互数据，而现有的人工客服系统难以...
【技术保护点】
1.一种基于Al的电商客服服务方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户兴趣向量的计算公式为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴趣评分的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度和所述兴趣评分，检索并推送电商平台中的用户兴趣商品，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于Al的电商客服服务系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述用户...
【技术特征摘要】
1.一种基于al的电商客服服务方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户兴趣向量的计算公式为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴趣评分的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度和所述兴趣评分，检索并推送电商平台中的用户兴趣商品，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于al的电商客服服务系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：何文强，邓霓燕，
申请(专利权)人：广州朗尊软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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