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客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決momo客訴信箱 的問題,作者林怡如 這樣論述:
網路購物(電子商務E-commerce)儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變,許多傳統線下消費平台(實體門市、電視購物、型錄郵購等)業者,均面臨經營型態轉型的挑戰,紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時,電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量,正是考驗各大電商的重要課題。 電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位,如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案,是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶
對商品提問內容,進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法,搭配極限樹(Extra Trees Classifier)、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型,交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值,搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。
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