[发明专利]一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法

说明书

本发明公开了一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法，包括模块A：历史决策数据的预处理；模块B：从历史决策数据中发掘候选的决策知识；模块C：对候选的决策知识的验证；模块D：利用决策知识辅助用户进行决策；模块E：通过反馈学习优化决策知识。这种方法具有两个优势：(1)降低人工建模成本，避免了传统的决策建模方法依赖专业的决策人员的局限。(2)减少了决策方法在实际应用过程中的建模、测试和优化等环节的工作量。上述两个优势，确保了本发明的智能辅助决策支持系统及方法的实际应用效果好，而且更容易在实际应用中推广。

技术领域

本发明涉及个性化服务、智能辅助决策支持、智能知识挖掘领域，特别是涉及一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法。

背景技术

决策是人们日常生活中每天都遇到的一个问题。对一个企业(或者政府机构)而言，决策的科学性和速度直接影响了这个机构的效益。

更为重要的是，对一个大型企业(或者政府机构)而言，决策的成本一般都比较高。例如，对服务商(如电信运营商、产品销售商)而言，客户服务是一项人力成本极高、服务质量要求极严的日常事务。但是，现在的客服人员的成本高，而且需要经过较长的锻炼后，客服人员才能胜任为用户提供合理的决策建议。

决策分析和决策工具的研究已经有了几十年的历史，学术界和工业界提出了许多决策方法，例如决策树方法、影响图方法、贝叶斯方法、粗糙集方法、灰色决策方法等。

但是，这些方法的使用需要决策建模人员具备很高的决策理论和方法学的知识，同时这些方法实在际应用过程(包括建模、测试、优化、试用、再优化等环节)的也需要耗费大量的时间，因此应用成本很高。

每一个企业(或政府机构)都积累了大量的历史决策数据，它们是对各种相关问题的成功决策经验的记载，也有对决策失误的记录。例如，对运营商而言，当用户来电咨询“为什么我的流量超了”时，客服人员会做出以下决策行动：检查用户流量使用记录、向用户反馈流量使用记录、提醒用户闲时流量优惠、推荐流量加餐包、推荐含有大流量的套餐。通过智能知识挖掘技术，可以从类似的历史决策数据挖掘大量有用的决策知识，从而减少客服人员的培训成本、记忆负担，也减低了决策建模的成本。

本发明采用人工智能技术、智能辅助决策技术，结合智能知识挖掘技术，提出了一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法。本发明从历史决策数据中自动地挖掘决策知识，然后把这些决策知识应用的实际的问题中。本发明的系统具有两个技术优势：(1)降低人工建模成本，避免了传统的决策建模方法依赖专业的决策人员的局限。(2)减少了决策方法在实际应用过程中的建模、测试和优化等环节的工作量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：针对辅助决策技术在实际应用中存在的人员水平要求高、技术应用过程需要耗费大量时间等问题，本发明采用人工智能技术、智能辅助决策技术、智能知识挖掘技术、反馈学习技术等，提出了一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法。该系统具有两个技术优势：(1)降低人工建模成本，避免了传统的决策建模方法依赖专业的决策人员的局限。(2)减少了决策方法在实际应用过程中的建模、测试和优化等环节的工作量。

为了解决以上问题，本发明采用了如下技术方案：一种快捷的智能辅助决策支持系统及方法，包括以下模块：

模块A：历史决策数据的预处理；

模块B：从历史决策数据中发掘候选的决策知识；

模块C：对候选的决策知识的验证；

模块D：利用决策知识辅助用户进行决策；

模块E：通过反馈学习优化决策知识。