一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统，包括处理模块、咨询推荐模块和网速分析模块，所述处理模块结合数据计算模块对输入的咨询信息进行处理，替代咨询服务机构人工排序咨询信息的方法，有效避免人工排序出现混乱和差错；所述咨询推荐模块用于筛选推荐咨询服务结果，并将筛选推荐后的咨询服务结果发送至服务器，方便为咨询人员推送最佳最可信的咨询结果，避免咨询人员无法辨别众多咨询结果的真假性和可靠性的问题；所述网络分析模块用于对待咨询人员的移动终端的网速进行分析，方便咨询人员在进行咨询服务时，不受网速因素的影响，提高客户信息咨询的体验感、咨询服务的质量和口碑。

说明书

技术领域

本发明属于咨询服务技术领域，涉及信息咨询服务管理系统，具体是一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统。

背景技术

咨询是类似于请教、询问、商议等意思，服务是指提供帮助，咨询服务的字面意思是提供解决问题的帮助。从广义上讲，任何涉及到请教、询问、商议等意思的双方问答事件，对于问方来讲，都可作为咨询服务，如甲向乙问路。随着社会的快速发展，咨询服务业营运而成，咨询服务业是指专业咨询机构依托信息和专业知识优势，运用现代分析方法，为解决各类社会、经济和科技的复杂问题，进行创造性思维活动，向客户提供决策依据和优化方案的智力服务业。

现有技术中，咨询服务机构大多通过人工将咨询信息进行排序，人工排序容易出现混乱和差错，无法为客户提供满意的咨询服务结果，从而导致咨询资源的白白流失；咨询信息提交后会出现众多的咨询结果，咨询人员无法辨别众多咨询结果的真假性和可靠性；咨询人员进行咨询服务时，由于网速因素，导致咨询结果不能快速刷新出来，客户信息咨询体验感欠佳，影响了咨询服务的质量和口碑，为此，我们提出一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统，替代咨询服务机构人工排序咨询信息的方法，有效避免人工排序出现混乱和差错，能够智能合理地排序，从而客户提供满意的咨询服务结果，从而导致咨询资源的白白流失；方便为咨询人员推送最佳最可信的咨询结果，避免咨询信息提交后出现众多的咨询结果，咨询人员无法辨别众多咨询结果的真假性和可靠性的问题；方便咨询人员在进行咨询服务时，不受网速因素的影响，咨询信息能够快速提交，咨询结果能够快速获取，提高客户信息咨询的体验感、咨询服务的质量和口碑。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)咨询服务机构大多通过人工将咨询信息进行排序，人工排序容易出现混乱和差错，无法为客户提供满意的咨询服务结果，从而导致咨询资源的白白流失；

(2)咨询信息提交后会出现众多的咨询结果，咨询人员无法辨别众多咨询结果的真假性和可靠性；

(3)咨询人员进行咨询服务时，由于网速因素，导致咨询结果不能快速刷新出来，客户信息咨询体验感欠佳，影响了咨询服务的质量和口碑。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统，包括注册登录模块、信息输入模块、处理模块、显示模块、反馈模块、咨询推荐模块以及数据计算模块；

所述注册登录模块用于咨询人员通过移动终端录入个人信息后进行注册登录成为会员，并将个人信息发送至服务器存储；所述信息输入模块用于咨询人员输入咨询信息，并将输入的咨询信息发送至处理模块；所述数据计算模块用于对输入的咨询信息进行数据计算；所述处理模块结合数据计算模块对输入的咨询信息进行处理，具体处理步骤如下：

步骤一：获取咨询信息中的关键字，并依据关键字将咨询信息归类至相应的类别中；

步骤二：获取咨询信息的咨询时间，并将咨询时间标记为当前时间，获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的咨询次数；

步骤三：获取当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数，将当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数进行降序排列后生成纵向的降序排列表；

步骤四：获取该咨询信息的会员等级，并将会员等级标记为Dj；

步骤五：获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的会员等级值；

步骤六：获取当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值，将当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值进行降序排列后生成横向的降序排列表；

步骤七：将纵向的降序排列表和横向的降序排列表两表相结合生成咨询信息的处理优先表，咨询信息的处理优先表的横向坐标采用所有类别的会员等级值进行表示，并将会员等级值标记为j，j＝1，……，n，咨询信息的处理优先表的纵向坐标采用所有类别的咨询次数进行表示，并将所有类别的咨询次数标记为o，o＝1，……，n；

步骤八：反馈该咨询信息在处理优先表所处的位置信息(j，o)至服务器；

步骤九：服务器按照处理模块反馈的位置信息对该咨询信息进行处理；

所述咨询推荐模块用于筛选推荐咨询服务结果，并将筛选推荐后的咨询服务结果发送至服务器；所述反馈模块用于接收咨询服务结果，并将咨询服务结果发送至显示模块；所述显示模块用于显示咨询服务结果，显示模块具体为咨询人员的显示终端。

进一步地，所述咨询推荐模块的具体筛选推荐过程如下：

S1：获取该咨询信息的若干个咨询结果，并将若干个咨询结果标记为i，i＝1、……、n；

S2：获取该咨询信息每个咨询结果的采纳量，并将采纳量标记为CNi；获取该咨询信息每个咨询结果的倒彩量，并将倒彩量标记为DCi；

S3：获取该咨询信息每个咨询结果提交者的学历程度，并将学历程度标记为Xli；

S4：获取该咨询信息每个咨询结果的咨询价格，并将咨询价格标记为Pi；

S5：获取该咨询信息每个咨询结果的推荐量，并将推荐量标记为Ti；

S6：利用公式计算得出该咨询信息每个咨询结果的可信度KXi，具体公式如下：

S7：获取可信度KXi最大的咨询结果，并将可信度KXi最大的咨询结果发送至服务器中，同时该咨询结果的推荐量增加一次；

S8：服务器将可信度KXi最大的咨询结果发送至反馈模块，反馈模块将可信度KXi最大的咨询结果传输给显示模块。

进一步地，系统还包括数据采集模块、网速分析模块和后台控制模块，所述数据采集模块将采集的移动终端的下载速度、下载时长、上传速度、上传时长、移动终端的信号强度和ping值发送至网络分析模块；

所述网络分析模块用于对待咨询人员的移动终端的网速进行分析，具体分析过程如下：

SS1：获取咨询人员的移动终端，并将咨询人员的移动终端标记为u，u＝1，……，n；

SS2：根据移动终端的下载速度和下载时长计算得到下载速度均值，并标记为Xu；

SS3：根据移动终端发送咨询信息至处理模块的上传速度和上传时长计算得到上传速度均值，并标记为Su；

SS4：分别对移动终端的信号强度和ping值计算信号强度均值、ping均值，并依次标记为Qu和Ru；

SS5：咨询人员移动终端附近基站发射的信号扇区按时顺序分为Et，t＝1，……，n；将基站发射的信号距离按照顺序依次分为Jk，k＝1，……，n；并将基站发送的信号区域表示为m(Et，Jk)；设定该信号区域的预设下载均值记为Xm；设定该信号区域的预设上传均值记为Sm；设定该信号区域的预设信号强度记为Qm；设定该信号区域的预设ping均值记为Rm；

SS6：利用公式Wu＝(Ru-Rm)×v1+(Xm-Xu)×v2+(Sm-Su)×v3+(Qm-Qu)×v4获取得到该移动终端的网速异常值Wu；其中，v1、v2、v3和v4均为预设比例系数固定值；

SS7：利用公式

SS8：网速分析模块将异常指令和咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至服务器内；

所述服务器接收到异常指令，并将咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至后台控制模块；所述后台控制模块用于对咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值的参数进行修改。

进一步地，所述会员等级Dj由低到高划分为黄金等级D1、白金等级D2、钻石等级D3和皇冠等级D4，并分别为黄金等级D1赋值a、白金等级D2赋值b、钻石等级D3赋值c和皇冠等级D4赋值d，其中a、b、b和d均为固定数值，且a＜b＜c＜d，所述会员等级值的优先级大于咨询次数的优先级。

进一步地，若干个咨询结果的采纳量CNi具体为咨询人员对咨询结果的点赞数，若干个咨询结果的倒彩量DCi具体为咨询人员对咨询结果的倒彩数。

进一步地，所述学历程度Xli划分为专科学历X1、本科学历X2、硕士学历X3和博士学历X4，并分别为专科学历X1赋值e、本科学历X2赋值f、硕士学历X3赋值g和博士学历X4赋值h，其中e、f、g和h均为固定数值，且e＜f＜g＜h。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过处理模块用于对咨询信息进行处理，处理模块结合数据计算模块对输入的咨询信息进行处理，首先获取咨询信息中的关键字，并依据关键字将咨询信息归类至相应的类别中，通过获取咨询信息的咨询时间，并将咨询时间标记为当前时间，而后获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的咨询次数和当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数，并将当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数进行降序排列后生成纵向的降序排列表；通过获取该咨询信息的会员等级，而后获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的会员等级值和当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值，并将当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值进行降序排列后生成横向的降序排列表，纵向的降序排列表和横向的降序排列表两表相结合生成咨询信息的处理优先表，咨询信息的处理优先表的横向坐标采用所有类别的会员等级值j进行表示，咨询信息的处理优先表的纵向坐标采用所有类别的咨询次数o进行表示，反馈该咨询信息在处理优先表所处的位置信息至服务器，服务器按照处理模块反馈的位置信息对该咨询信息进行处理，该设计替代咨询服务机构人工排序咨询信息的方法，有效避免人工排序出现混乱和差错，能够智能合理地排序，从而客户提供满意的咨询服务结果，从而导致咨询资源的白白流失；

2、本发明通过咨询推荐模块用于筛选推荐咨询服务结果，首先获取该咨询信息的若干个咨询结果，获取该咨询信息每个咨询结果的采纳量和倒彩量，而后获取该咨询信息每个咨询结果提交者的学历程度、咨询价格和推荐量，利用公式计算得出该咨询信息每个咨询结果的可信度，将可信度最大的咨询结果发送至服务器中，同时该咨询结果的推荐量增加一次，服务器将可信度KXi最大的咨询结果发送至反馈模块，反馈模块将可信度最大的咨询结果传输给显示模块，该设计方便为咨询人员推送最佳最可信的咨询结果，避免咨询信息提交后出现众多的咨询结果，咨询人员无法辨别众多咨询结果的真假性和可靠性的问题；

3、本发明通过数据采集模块将采集移动终端的下载速度、下载时长、上传速度、上传时长、移动终端的信号强度和ping值，并发送至网络分析模块，而后通过网络分析模块用于对待咨询人员的移动终端的网速进行分析，通过获取咨询人员的移动终端，根据移动终端的下载速度和下载时长计算得到下载速度均值，根据移动终端发送咨询信息至处理模块的上传速度和上传时长计算得到上传速度均值，分别对移动终端的信号强度和ping值计算信号强度均值、ping均值，咨询人员移动终端附近基站发射的信号扇区按时顺序划分，将基站发射的信号距离按照顺序依次划分，得到基站发送的信号区域，设定该信号区域的预设下载均值、预设上传均值、预设信号强度和预设ping均值，利用公式获取得到该移动终端的网速异常值，而后再次利用公式获取得到该咨询人员移动终端的网速异常均值，当网速异常均值大于设定阈值，则判断该咨询人员移动终端的网速异常，并生成异常指令，最后网速分析模块将异常指令和咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至服务器内，服务器接收到异常指令，并将咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至后台控制模块，后台控制模块对咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值的参数进行修改，该设计方便咨询人员在进行咨询服务时，不受网速因素的影响，咨询信息能够快速提交，咨询结果能够快速获取，提高客户信息咨询的体验感、咨询服务的质量和口碑。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的整体系统框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统，包括注册登录模块、信息输入模块、处理模块、显示模块、反馈模块、咨询推荐模块以及数据计算模块；

所述注册登录模块用于咨询人员通过移动终端录入个人信息后进行注册登录成为会员，并将个人信息发送至服务器存储；所述信息输入模块用于咨询人员输入咨询信息，并将输入的咨询信息发送至处理模块；所述数据计算模块用于对输入的咨询信息进行数据计算；所述处理模块结合数据计算模块对输入的咨询信息进行处理，具体处理步骤如下：

步骤一：获取咨询信息中的关键字，并依据关键字将咨询信息归类至相应的类别中；

步骤二：获取咨询信息的咨询时间，并将咨询时间标记为当前时间，获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的咨询次数；

步骤三：获取当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数，将当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数进行降序排列后生成纵向的降序排列表；

步骤四：获取该咨询信息的会员等级，并将会员等级标记为Dj；

步骤五：获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的会员等级值；

步骤六：获取当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值，将当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值进行降序排列后生成横向的降序排列表；

步骤七：将纵向的降序排列表和横向的降序排列表两表相结合生成咨询信息的处理优先表，咨询信息的处理优先表的横向坐标采用所有类别的会员等级值进行表示，并将会员等级值标记为j，j＝1，……，n，咨询信息的处理优先表的纵向坐标采用所有类别的咨询次数进行表示，并将所有类别的咨询次数标记为o，o＝1，……，n；

步骤八：反馈该咨询信息在处理优先表所处的位置信息(j，o)至服务器；

步骤九：服务器按照处理模块反馈的位置信息对该咨询信息进行处理；

所述咨询推荐模块用于筛选推荐咨询服务结果，并将筛选推荐后的咨询服务结果发送至服务器；所述反馈模块用于接收咨询服务结果，并将咨询服务结果发送至显示模块；所述显示模块用于显示咨询服务结果，显示模块具体为咨询人员的显示终端。

其中，所述咨询推荐模块的具体筛选推荐过程如下：

S1：获取该咨询信息的若干个咨询结果，并将若干个咨询结果标记为i，i＝1、……、n；

S2：获取该咨询信息每个咨询结果的采纳量，并将采纳量标记为CNi；获取该咨询信息每个咨询结果的倒彩量，并将倒彩量标记为DCi；

S3：获取该咨询信息每个咨询结果提交者的学历程度，并将学历程度标记为Xli；

S4：获取该咨询信息每个咨询结果的咨询价格，并将咨询价格标记为Pi；

S5：获取该咨询信息每个咨询结果的推荐量，并将推荐量标记为Ti；

S6：利用公式计算得出该咨询信息每个咨询结果的可信度KXi，具体公式如下：

S7：获取可信度KXi最大的咨询结果，并将可信度KXi最大的咨询结果发送至服务器中，同时该咨询结果的推荐量增加一次；

S8：服务器将可信度KXi最大的咨询结果发送至反馈模块，反馈模块将可信度KXi最大的咨询结果传输给显示模块。

其中，系统还包括数据采集模块、网速分析模块和后台控制模块，所述数据采集模块将采集的移动终端的下载速度、下载时长、上传速度、上传时长、移动终端的信号强度和ping值发送至网络分析模块；

所述网络分析模块用于对待咨询人员的移动终端的网速进行分析，具体分析过程如下：

SS1：获取咨询人员的移动终端，并将咨询人员的移动终端标记为u，u＝1，……，n；

SS2：根据移动终端的下载速度和下载时长计算得到下载速度均值，并标记为Xu；

SS3：根据移动终端发送咨询信息至处理模块的上传速度和上传时长计算得到上传速度均值，并标记为Su；

SS4：分别对移动终端的信号强度和ping值计算信号强度均值、ping均值，并依次标记为Qu和Ru；

SS5：咨询人员移动终端附近基站发射的信号扇区按时顺序分为Et，t＝1，……，n；将基站发射的信号距离按照顺序依次分为Jk，k＝1，……，n；并将基站发送的信号区域表示为m(Et，Jk)；设定该信号区域的预设下载均值记为Xm；设定该信号区域的预设上传均值记为Sm；设定该信号区域的预设信号强度记为Qm；设定该信号区域的预设ping均值记为Rm；

SS6：利用公式Wu＝(Ru-Rm)×v1+(Xm-Xu)×v2+(Sm-Su)×v3+(Qm-Qu)×v4获取得到该移动终端的网速异常值Wu；其中，v1、v2、v3和v4均为预设比例系数固定值；

SS7：利用公式

SS8：网速分析模块将异常指令和咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至服务器内；

所述服务器接收到异常指令，并将咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值发送至后台控制模块；所述后台控制模块用于对咨询人员移动终端的下载速度均值、上传速度均值、信号强度均值、ping均值的参数进行修改。

其中，所述会员等级Dj由低到高划分为黄金等级D1、白金等级D2、钻石等级D3和皇冠等级D4，并分别为黄金等级D1赋值a、白金等级D2赋值b、钻石等级D3赋值c和皇冠等级D4赋值d，其中a、b、b和d均为固定数值，且a＜b＜c＜d，所述会员等级值的优先级大于咨询次数的优先级。

其中，若干个咨询结果的采纳量CNi具体为咨询人员对咨询结果的点赞数，若干个咨询结果的倒彩量DCi具体为咨询人员对咨询结果的倒彩数。

其中，所述学历程度Xli划分为专科学历X1、本科学历X2、硕士学历X3和博士学历X4，并分别为专科学历X1赋值e、本科学历X2赋值f、硕士学历X3赋值g和博士学历X4赋值h，其中e、f、g和h均为固定数值，且e＜f＜g＜h。

其中，系统还包括充值提醒模块，所述充值提醒模块用于提醒咨询人员充值咨询服务的金额，具体工作过程如下：

P1：预设一个咨询服务费用，并将咨询服务费用标记为F，获取咨询人员会员内的当前余额DY，计算得到当前余额的可咨询时长DZS；

P2：获取咨询人员的咨询总时长和咨询总次数，利用咨询总时长除以咨询总次数计算得出该咨询人员的平均咨询时长PZS，进而计算得出当前余额的可咨询次数DZC；

P3：获取咨询人员前一周的咨询次数ZC和咨询时长ZS，获取咨询人员前一周的一天中最大咨询次数ZCmax和最小咨询次数ZCmin；

P4：若咨询人员前一周的一天中最大咨询次数ZCmax小于可咨询次数ZC，无需提醒咨询人员充值会员；

若咨询人员前一周的一天中最小咨询次数ZCmin大于可咨询次数ZC，进入下一步骤；

P5：获取咨询人员前一周中咨询次数中的最大咨询消费金额XFmax和最小咨询消费金额XFmin；

P6：若最大咨询消费金额XFmax小于当前余额DY，无需提醒咨询人员充值会员；

若最小咨询消费金额XFmin大于当前余额DY，生成充值信号并发送至咨询人员的移动终端。

一种基于人工智能的信息咨询服务管理系统，工作时，通过处理模块用于对咨询信息进行处理，处理模块结合数据计算模块对输入的咨询信息进行处理，首先获取咨询信息中的关键字，并依据关键字将咨询信息归类至相应的类别中，通过获取咨询信息的咨询时间，并将咨询时间标记为当前时间，而后获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的咨询次数和当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数，并将当前时间的前一小时中所有类别的咨询次数进行降序排列后生成纵向的降序排列表；通过获取该咨询信息的会员等级Dj，而后获取当前时间的前一小时中该咨询信息所属类别的会员等级值和当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值，并将当前时间的前一小时中所有类别的会员等级值进行降序排列后生成横向的降序排列表，纵向的降序排列表和横向的降序排列表两表相结合生成咨询信息的处理优先表，咨询信息的处理优先表的横向坐标采用所有类别的会员等级值j进行表示，咨询信息的处理优先表的纵向坐标采用所有类别的咨询次数o进行表示，反馈该咨询信息在处理优先表所处的位置信息(j，o)至服务器，服务器按照处理模块反馈的位置信息对该咨询信息进行处理，该设计替代咨询服务机构人工排序咨询信息的方法，有效避免人工排序出现混乱和差错，能够智能合理地排序，从而客户提供满意的咨询服务结果，从而导致咨询资源的白白流失；

通过咨询推荐模块用于筛选推荐咨询服务结果，首先获取该咨询信息的若干个咨询结果i，获取该咨询信息每个咨询结果的采纳量CNi和倒彩量DCi，而后获取该咨询信息每个咨询结果提交者的学历程度Xli、咨询价格Pi和推荐量Ti，利用公式

通过数据采集模块将采集移动终端的下载速度、下载时长、上传速度、上传时长、移动终端的信号强度和ping值，并发送至网络分析模块，而后通过网络分析模块用于对待咨询人员的移动终端的网速进行分析，通过获取咨询人员的移动终端u，根据移动终端的下载速度和下载时长计算得到下载速度均值Xu，根据移动终端发送咨询信息至处理模块的上传速度和上传时长计算得到上传速度均值Su，分别对移动终端的信号强度和ping值计算信号强度均值Qu、ping均值Ru，咨询人员移动终端附近基站发射的信号扇区按时顺序分为Et，将基站发射的信号距离按照顺序依次分为Jk，并将基站发送的信号区域表示为m(Et，Jk)；设定该信号区域的预设下载均值Xm、预设上传均值Sm、预设信号强度Qm和预设ping均值Rm，利用公式Wu＝(Ru-Rm)×v1+(Xm-Xu)×v2+(Sm-Su)×v3+(Qm-Qu)×v4获取得到该移动终端的网速异常值Wu，而后再次利用公式

上述公式均是去量化取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。