Рекомендаційна система автоматичної генерації відповідей на звернення користувачів до служби підтримки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorПопова, Дарія Андріївна
dc.date.accessioned2020-11-16T14:53:21Z
dc.date.available2020-11-16T14:53:21Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenDiploma work: 45 p., 26 fig., 8 tabl., 2 appendixes, 20 references The object of research is the interaction of the user with the support service, word processing, clustering of text vectors. The subject of research - methods of vectorization of the text and its subsequent clustering, based on machine learning. The purpose of the work is to analyze the subject of research, to implement a software product to determine the type of request to the company's support service, to provide recommendations for response. Research methods - machine learning methods: cascade classifiers, neural networks. Relevance - the task of developing new technology to accelerate the work of the support department. Improving the loyalty and satisfaction of the company's customers. Reduce support costs. Results of work - a system of recommendations and clustering of letters was created and tested. Analysis of the work showed that the system gives satisfactory accuracy and can be used in real enterprises. used to control the device. Ways to further develop the subject of research - the involvement of server computing and methods of samarization of the text to speed up the program, adding personalization to add a sense of conversation with the manager, rather than a robotic system.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 45 с., 26 рис., 8 табл., 2 дод., 20 джерел. Об’єкт дослідження – взаємодія користувача з службою підтримки, обробка тексту, кластеризація текстових векторів. Предмет дослідження – методи векторизації тексту та подальшої кластеризації його, що базуються на машинному навчанні. Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, реалізувати програмний продукт для визначення типу запита до служби підтримки компанії, надання рекомендацій щодо відповіді. Методи дослідження – методи машинного навчання: каскадні класифікатори, нейронні мережі. Актуальність – задача розробки нової технології для пришвидшення роботи відділу підтримки. Покращення лояльності та задоволеності клієнтів компанії. Зниження затрат на відділ служби підтримки. Результати роботи - було створено і протестовано систему рекомендацій та кластеризації листів. Аналіз роботи показав, що система видає задовільну точність та може бути використана на реальних підприємствах. використана для керування пристроєм. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – залучення серверних обчислень та методів самаризації тексту для пришвидшення роботи програми, додавання персоналізації для додавання відчуття розмови з менеджером, а не роботизованою системою.uk
dc.format.page96 с.uk
dc.identifier.citationПопова, Д. А. Рекомендаційна система автоматичної генерації відповідей на звернення користувачів до служби підтримки : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Попова Дарія Андріївна. – Київ, 2020. – 96 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37425
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectобробка природніх мовuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectrecommendation systemsuk
dc.subjecttext vectorizationuk
dc.titleРекомендаційна система автоматичної генерації відповідей на звернення користувачів до служби підтримкиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Popova_bakalavr.docx
Розмір:
7.89 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи