读者投诉

摘要： 读者投诉对图书馆改进服务质量和提升管理水平有促进作用。本文结合淄博师范高等专科学校“专”心办阳光校务平台收集到的数据,思考如何正确应对读者投诉,分析读者投诉对图书馆发展的助推作用,并对投诉平台使用过程中需要注意的问题进行探讨。

摘要： 公共图书馆全年面向社会免费开放,到馆各类人员众多,难免产生读者投诉情况,本文整理了2020年读者通过市长热线、人民网地方领导留言板等途径对南宁市图书馆的投诉,分析了产生投诉的原因,提出了积极的应对措施。

摘要： 读者投诉是高校图书馆的一种比较常见行为,解决读者投诉是高校图书馆既艰巨而又必须高度重视的问题.从读者、硬件环境和馆藏建设、馆员职业道德素养和业务知识水平三方面分析高质量背景下高校图书馆读者投诉产生的根源,提出从加强读者心理疏导、重视读者馆藏建设,改善硬件环境、加强馆藏建设,加强馆员职业道德素质和业务知识水平的提升等对策研究.

摘要： 图书馆在经营上始终应以优质的服务理念为发展目标,充分听取读者的意见建议,不断完善自身。读者的投诉,说明读者对图书馆有较为深入的了解,投诉是读者思想的直接反映。图书馆如何去处理读者的意见建议,这与图书馆的看法有着直接的关系。如果图书馆在处理读者意见建议时,方法得当,将有利于图书馆的未来发展,会迎来更多的读者。

摘要： 随着广大群众对公共图书馆文化需求不断增加,读者人数成倍增长、要求也越来越高,读者投诉量也随之不断攀升,读者及读者投诉是整个图书馆工作的重要组成部分,要正确认识、科学对待.

摘要： 高校图书馆由于资源、管理以及服务水平等方面的限制,遭遇读者投诉在所难免。本文作者通过对其所在高校图书馆的读者投诉原因进行梳理,分析了正确认识和妥善处理读者投诉的重要性,介绍了提高图书馆的服务质量,减少读者投诉的措施。

摘要： 文章分析了现代公共图书馆读者投诉的原因,阐述了妥善处理读者投诉的积极意义,并提出了积极应对读者投诉的具体策略.

摘要： 本文分析了读者对图书馆投诉的行为方式,论述了产生投诉的原因,并提出了正确处理读者投诉的策略,以期能够提高图书馆的服务质量,更好地为读者服务.

摘要： 分析了读者投诉的几大原因,并结合工作实际,提出了应对措施.

摘要： 读者投诉是图书馆服务工作中遇到的常见问题.通过对读者投诉成因分析,阐述了面对读者投诉,图书馆应采取的应对策略。通过案例分析,强调了建立科学合理的读者投诉处理长效机制,构建图书馆服务补救措施和应急预案,对完善读者服务工作的重要性,妥善解决读者面临的问题,不盲目追求"零投诉",避免图书馆管理的误区.

摘要： 本文所讨论的读者投诉是指读者对图书馆提供的文献、设施、技术、环境以及员工的服务过程等各方面表示不满而提出的批评、抱怨或申诉。投诉的主要途径是网络投诉平台、当面投诉和电话投诉等直接投诉。现对读者投诉中服务质量进行分析，并就读者投诉的质量管理进行讨论。

摘要： 本发明实施例提供了投诉模型的训练方法、用户投诉的预测方法、装置及设备。方法包括：获取至少一条投诉信息；基于用户位置轨迹识别模型确定用户所处基站的人流量信息；基于所述投诉信息和所述人流量信息训练投诉模型。本发明实施例能够精准识别网络中潜在的投诉用户，也使得投诉预警管理更加具有针对性。

摘要： 本说明书实施例提供一种投诉、投诉案件处理方法、装置及设备，在投诉案件处理方法中，获取待处理投诉案件的多个特征数据。根据该多个特征数据，对预测模型进行训练。将多个特征数据以及训练好的预测模型输入解释模型，以获取投诉案件的判定结果以及判定原因。输出判定结果以及判定原因。

摘要： 本发明提供一种投诉事件的投诉内容分类判定方法及装置，方法包括：获取每个投诉事件的投诉文本，生成投诉文本明细表；根据预设的投诉内容分类，生成投诉分类样本表；合并该投诉文本明细表和该投诉分类样本表，以生成投诉数据表，并根据该投诉数据表生成词频矩阵；利用该词频矩阵，建立各个投诉内容分类的投诉样本集，并且计算该投诉数据表中投诉内容的词频数；计算各个投诉样本集的质心；计算各个投诉事件到各个投诉样本集的质心的距离，取这些距离的最小值，确认各个投诉事件按照与其距离最近的各个投诉样本集进行归类，生成投诉内容分类的判定结果。通过本发明有效实现了对大量投诉事件的投诉内容进行准确识别以及精确分类。

摘要： 本发明公开了一种投诉方法、投诉处理方法、终端、投诉处理服务器及系统，其中，该方法包括：获取用户终端选择的投诉；测量用户终端的当前网络信息；根据用户终端的当前网络信息的测量结果生成投诉信息；将投诉信息发送至网络侧的投诉处理服务器。本发明各实施例的投诉方法、投诉处理方法、终端、投诉处理服务器及系统，可以快速准确进行故障定位、提高投诉处理效率、减少资源的浪费，有效解决现有技术中投诉方式描述准确性低、不能准确故障定位、耗费大量资源的缺陷。

摘要： 本发明提供一种投诉单的投诉风险识别方法及装置，涉及大数据技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取新客户投诉单，对所述新客户投诉单进行知识抽取，得到待比对属性信息；将所述待比对属性信息与旧客户投诉单中对应的属性信息进行知识关联比对；所述旧客户投诉单中的属性信息通过知识图谱表示；将知识关联比对结果大于预设阈值的旧客户投诉单作为与所述新客户投诉单相关联的目标客户投诉单，并通过所述知识图谱抽取所述属性信息，对所述属性信息进行风险识别，得到是否具有投诉风险的识别结果。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够提高投诉单处理效率。

摘要： 本发明公开了一种基于智慧化投诉事件登记的医院投诉服务平台及方法。其监管方法，具体包括如下步骤：进行投诉需求的接收，并让患者进行签字确认；登记人员进行核实，然后录入到系统中；将所述数据互联模块以及业务终端获取的相关数据存储在数据库中；将所述监管规则信息与所述业务终端投诉信息进行对比，形成投诉信息追踪查询；管理终端对各项数据信息进行查询与查看，自动生成相关数据信息统计分析图形、报表与报告；管理人员依据分析结果进行专项调查与质量改进。本发明为加快投诉事件的处理效率，提高医院管理水平，保障医疗质量和医疗安全，避免不良事件的发生。

摘要： 本发明提供一种基于投诉举报内容智能挖掘投诉举报对象的方法，包括如下步骤：步骤1：获取源数据，连接投诉举报数据库表，打开数据库表后读取投诉举报数据表内容进入数据集；步骤2：机构名识别，获取到数据集中的投诉内容信息后，针对投诉内容识别出投诉内容中的机构名称；步骤3：精准匹配，调用市场监管登记信息，利用识别出的机构名称、地址信息通过精准匹配算法获得该企业的详细名称信息；步骤4：结果推荐，获取到投诉对象企业详细名称后，最后一步是系统推荐显示该计算结果，以进行下一步应用。应用该发明后，可以把汇聚到的投诉举报信息应用人工智能AI技术与市场监管企业登记信息进行智能匹配，从而获取到精确的投诉举报企业对象信息。

摘要： 本发明涉及信息技术领域，公开了一种高投诉风险用户识别方法、投诉预警方法及相关设备，高投诉风险用户识别方法包括：对用户的聊天语料进行预处理，获得聊天语料中的有效词组，将有效词组与预设的投诉预警文本库进行比对，计算第一评分值，计算用户每次发言时相对于上一次发言的时间间隔，统计时间间隔低于预设时间间隔的次数，并基于次数计算第二评分值；根据第一评分值和第二评分值计算总评分值；判断总评分值是否大于预设阈值；若是，则确定用户为高投诉风险用户。通过本方法，能实时监控用户的情绪，方便业务人员调整话术，控制用户投诉风险，降低投诉数量，提高用户满意度。此外，本发明还涉及区块链技术，聊天语料可存储于区块链中。

摘要： 本说明书实施例提供一种投诉、投诉案件处理方法、装置及设备，在投诉案件处理方法中，获取待处理投诉案件的多个特征数据。根据该多个特征数据，对预测模型进行训练。将多个特征数据以及训练好的预测模型输入解释模型，以获取投诉案件的判定结果以及判定原因。输出判定结果以及判定原因。

摘要： 本发明实施例提供了投诉模型的训练方法、用户投诉的预测方法、装置及设备。方法包括：获取至少一条投诉信息；基于用户位置轨迹识别模型确定用户所处基站的人流量信息；基于所述投诉信息和所述人流量信息训练投诉模型。本发明实施例能够精准识别网络中潜在的投诉用户，也使得投诉预警管理更加具有针对性。