[发明专利]一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法

说明书

本发明公开了一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法，包括以下步骤：建立风格库，设风格库集合为S，对设计风格进行划分，并可基于现有风格，继续进行细化；例如欧式风格，可以细化为欧式明亮，欧式朴素等；分析IM聊天记录，通过现有的自然语言处理技术，分解客户聊天记录中的词汇，将与风格偏好相关的词汇列为关键字，对关键字进行整理，组成一个集合，设定关键字集合为X，并可人工去除不具备参考性的分词。本发明通过对IM聊天数据的分析处理，去辅助工作人员，提高工作人员的效率，在短时间内，获取到更加符合用户想法的，更加完整的风格偏好，以此来提升设计师的最终产出的方案的满意度。

技术领域

本发明涉及家装设计技术领域，具体的说是一种通过IM聊天内容分析挖掘 客户风格偏好的方法。

背景技术

获取用户风格偏好，是设计师进行设计与创作的基石，是提供满意设计方案 与提高用户满意度的必要过程；现有获取用户装修风格偏好的过程，主要是通过 人工与用户对接，通过一个一个问题的询问和提供大量的风格方案让用户去自行 选择，随着用户数量的不断增加，工作人员对接效率有限，期间便会出现用户需 要大量等待时间，用户的需求无法得到准确转达，用户的偏好无法深度了解，最 终影响交付质量与用户体验，影响公司利益。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明设计了一种通过IM聊天内容分析挖掘 客户风格偏好的方法，包括以下步骤：

1)建立风格库，设风格库集合为S，对设计风格进行划分，并可基于现有 风格，继续进行细化；例如欧式风格，可以细化为欧式明亮，欧式朴素等。细 化后的风格集合S，有如下要求：集合中所有元素，在用户的选择上是互斥的， 就是用户选择结果只能属于某一个风格。

2)分析IM聊天记录，通过现有的自然语言处理技术，分解客户聊天记录中 的词汇，将与风格偏好相关的词汇列为关键字，对关键字进行整理，组成一个集 合，设定关键字集合为X，并可人工去除不具备参考性的分词；

3)建立各个风格下的各个关键字的统计数据；统计数据以客户订单为维度， 统计每个订单下，出现了哪些关键字，每个关键字出现了多少次，以及客户订单 本身所选的风格；

4)根据贝叶斯公式，可以计算出用户倾向的风格，贝叶斯公式如下：

其中，所述步骤4)中计算过程如下：设S表示待选择的风格，A表示当前 出现的关键词的事件；A表示：本次聊天中出现了“G”、“H”两个风格的关键 字，A代表的是一次聊天维度的事件，可包含1个关键词，也可包含多个关键字； 则需要求出P(S/A)而根据全概率公式：

将全概率公式代入贝叶斯公式，则

将待选风格S，关键词事件A，代入贝叶斯公式

则以上的贝叶斯公式可以变化为：

由于A为多个关键词所代表的事件，将A分为A1、A2、A3.....An，其分 别代表关键词1出现的事件，关键词2出现的事件...关键词n出现的事件，因 此上述式又可替换为：

其中：P(A1，A2，...|S)即为事件A1、A2....在S发生时，同时发生 的概率，即为多个关键词在某个风格上同时出现的概率；

即P(A1，A2，...|S)＝P(A1|S)P(A2|S)，

得：

根据公式，即可得出，用户聊天出现不同关键字下各个不同风格的概率大小。

此时，我们得到集合P，即为所有风格下的概率集合。在此基础上，我们 找出概率最大的，即为我们最终结果。即