首页 > 论文范文 > 社会科学论文 > 科技论文 > 计算机软件论文 > Hadoop大数据框架的Transformer智能客服辅助决策系统

Hadoop大数据框架的Transformer智能客服辅助决策系统

2024-06-06 30 上传者：管理员

摘要：针对当前电力智能客服辅助决策系统存在的安全性低、占用率高、响应时间长等问题，提出了一种基于Hadoop大数据框架的电力智能客服辅助决策系统的设计方案。通过使用Hadoop技术，实现更高水平的数据安全性，确保客户和企业的敏感信息得到充分保护；通过采用分布式架构，有效降低系统占用率，提高其稳定性和可伸缩性；引入Transformer技术，进一步降低CPU占用率，从而提高了系统响应时间以及客户体验。实验结果表明，该系统不仅提高了客户服务质量，还提升了电力企业的运营效率，为未来的发展奠定了坚实的基础。

关键词：
创新和改进
大数据框架
电力智能客服
辅助决策
运营效率
加入收藏

在数字化时代，电力企业面临巨大挑战和机遇[1]。客户需求激增，市场竞争激烈，迫使电力企业寻求创新和改进[2]。为应对这一挑战，基于Hadoop大数据框架的电力智能客服辅助决策系统成为解决方案，助力电力企业提升客户服务质量和运营效率[3]。通过整合大数据分析、机器学习和人工智能等技术，这一系统正成为电力企业的未来客户服务方案，满足客户需求，推动行业向更智能、可持续的方向发展；同时有助于电力企业更好地管理供应链、提高能源效率、减少浪费，从而实现更可持续的运营。总之，基于Hadoop大数据框架的电力智能客服辅助决策系统为电力企业提供了提升客服质量、优化运营管理和推动可持续发展的有力工具。

1、辅助决策系统的设计

1.1 系统总体设计

基于Hadoop大数据框架的电力智能客服辅助决策系统总体架构由基础架构层、基础软件层、客服支持层和应用层组成。基础架构层包括物理服务器、存储设备和资源库。基础软件层包括数据仓库平台、软件和中间件。客服支持层是系统的核心，通过大数据包为数据检索、集成、查询和挖掘提供智能客服支持。应用层则聚焦于电力能源内外部数据的集成、管理和应用。

1.2 系统功能设计

电力智能客服通道运营分析的主要业务流程如图1所示。

图1 电力智能客服通道运营分析业务流程图

1) 电力智能客服通道全景实时监控：通过采集电力智能客服通道的数据，满足应用需求；借助大数据技术，可以查看电力智能客服通道的全貌信息，并实时监控各电力智能客服通道的运行状态；实时分析电力智能客服通道的业务处理情况，以及监控工单的整个流程。

2) 电力智能客服通道监控综合分析：对电力智能客服通道的运行状况、职能部门的工单处理情况以及工单的流向情况进行监控，同时对电力智能客服的各通道或整体业务指标进行实时在线监控。

3) 电力智能客服工单全过程监控：对电力智能客服通道和职能部门的流程中通道、业务类型、区域工单状态、时限分布和工单状态进行监控；同时进行现场监控，统计筛选出的工单详细信息，对筛选出的异常工单发送督促短信。

4) 电力智能客服通道互动分析：全面分析电力行业中智能客服通道的用户互动数据。这包括用户行为、对话质量、满意度、问题解决效率、话题趋势和异常行为的评估。通过这种分析，电力公司能够深入了解用户需求，提升客户服务质量，及时调整系统以适应不断变化的需求。此外，还能提出改进建议，持续优化智能客服系统，推动电力行业朝着更智能、高效的方向发展。

这些流程和功能组成了电力智能客服辅助决策系统的关键部分，使电力企业能够更好地理解和管理其客服通道的运营情况，提高客户服务的质量和效率。

1.2.1 电力智能客服标签系统管理

对用户进行标签处理有利于利用特征处理、聚类分析、模式识别等数据挖掘方法，准确识别典型电力智能客服行为特征。通过采用基于Transformer的大数据检索方法，探索用户偏好的异构数据隐藏模式。对投诉、咨询等客户反馈信息进行分类，并为电力智能客户服务需求实现多维图像显示功能。通过电力智能客服档案和标签的管理提供基础工具，包括数据挖掘分析、数据可视化、智能报表和数据导出等常用功能，以全面提升平台服务能力以及自动化和独立数据应用水平。

1) 新建用户标签：通过使用“process” 方法，用户可根据需求在页面上进行一系列拖放操作，生成并配置相应的查询语句。

2) 用户自定义标签显示：数据集成流程管理允许对系统中已有的数据流程进行添加、删除、修改和查询。

3) 电力智能客服标签系统管理：管理电力智能客服数据挖掘生成的标签和自定义标签，包括查询、添加、删除等操作。

4) 智能报告：这些报告体现智能填空功能。

1.2.2 基于Transformer的分类算法设计

Transformer模型代表了深度学习领域的一项革命性突破，并在自然语言处理和其他多个领域取得了显著的成功。其引入的注意力机制使得模型能够高效地处理输入序列，从而提高了训练和推理的速度。此外，Transformer能够捕获长距离的依赖关系，这对处理自然语言中的长文本或复杂句子至关重要。然而，由于其对大量输入数据的需求，可能导致系统响应时间变长。为了解决这一问题，本文采用图2所示的模型蒸馏方法，以降低模型的复杂性和计算成本。

图2 分类模型架构图

图2a)展示了标准的Transformer变种，如BERT架构。本文采用了图2b)所示的架构进行分类，通过在Transformer的输入和输出之间添加线性层来实现维度的缩放。教师模型的初始嵌入维度为512,但在经过Transformer处理后扩展至1 024,而学生模型则将嵌入维度从512缩减至128,从而显著减少了参数数量。这一方法既减少了教师模型的参数数量，又确保了性能不受损害，并将知识传递给学生模型，为其提供更轻量级的版本。

综上所述，Transformer模型为深度学习带来了巨大创新，但在应用中可能会面临计算成本较高和响应时间较长的问题。采用模型蒸馏的方法能够在不降低性能的情况下降低模型的复杂性，从而提高系统的运行效率，并为轻量级模型提供了知识传递的途径。这一技术为解决现实世界中的深度学习应用问题提供了强有力的支持。

2、实验设置

为了验证基于Hadoop大数据框架的电力智能客服辅助决策系统的有效性，本文采用以下方法：仔细分析设计模块的功能，并依照业务流程，运用全面的测试工具对该电力智能客服辅助决策系统进行系统测试，以验证其有效性。

2.1 系统占用测试结果

为了客观评估采用这种方法设计的系统的资源占用情况，选取CPU利用率作为评价指标。因为随着CPU利用率的提高，系统的资源占用率也会相应提升。通过对比文献[4]和文献[5] 中提到的方法，得出了不同方法在系统资源占用方面的对比结果，如图3所示。

图3 不同方法系统占用率的比较结果

由图3所示的趋势可知，随着电力智能客户服务器数量的增加，各种方法的系统CPU利用率都有所上升。当服务器数量达到1 000台时，文献[4]方法的系统CPU利用率为23.5%,文献[5]方法的系统CPU利用率为39.7%,而本文方法的系统CPU利用率仅为6.3%。这以结果表明，与文献[4]和文献[5]的方法相比，本文方法具有更低的系统CPU利用率，也就是说，系统的资源占用率较低。这一显著的优势证明了本文方法在提高资源利用效率方面的有效性，为系统性能的提升提供了有力支持。

2.2 系统响应时间测试结果

在此基础上，本文进一步验证采用本方法设计的系统的响应时间。选取文献[4]中的ke方法和文献[5]中的方法以及本文提出的方法，对其系统响应时间进行测试，结果如图4所示。

图4 不同方法系统响应时间对比图

根据图4,随着电力智能客户服务器数量的增加，不同方法的系统响应时间都在增加。当电力智能用户端数量为1 000台时，文献[4]方法的系统响应时间为20.35 s, 文献[5]方法的系统响应时间为23.7 s, 而本文方法的系统响应时间仅为10.3 s。这清楚地表明，本文方法的系统响应时间明显短于文献[4]和文献[5]的方法。这一结果强调了本文方法在处理大规模电力智能客户服务器时的高效性，为提高系统的性能和用户体验提供了有力的支持。

3、结论

本文详细介绍了基于Hadoop大数据框架的Transformer智能客服辅助决策系统。该系统充分发挥了Hadoop大数据框架的优势，在多个方面表现优异，包括高度的安全性、低系统占用率以及迅速的系统响应时间。通过Hadoop的强大数据安全性措施，包括数据加密、访问控制和身份验证，系统能够保护客户和企业的敏感信息。此外，分布式架构优化了系统资源分配，降低了系统占用率，提高了稳定性和可伸缩性。引入Transformer技术使系统以更低的CPU占用率运行，并提供更快速、高效的响应，显著提升了用户体验。这个系统为电力企业提供了卓越的解决方案，提高了客户服务质量，同时增强了企业的竞争力，为未来的可持续发展奠定了坚实的基础。

参考文献:

[1]李刚,张曦月,杨维.基于改进Seq2Seq模型的电力智能客服系统设计方法研究[J].电力信息与通信技术,2023,21(8):68-74.

[2]蔡发群.基于循环神经网络和余弦相似度算法的智能客服机器人研究[J].软件工程,2022,25(11):39-43.

[3]黄伟,李振,王梨,等.基于“云平台+微服务”架构的智能客服平台构建[J].信息技术与标准化,2022(9):84-87.

[4]梁泰琳.面向神经网络应用的精简指令集张量处理器设计[D].北京:北京科技大学,2023.

文章来源:徐胤,谢青.基于Hadoop大数据框架的Transformer智能客服辅助决策系统[J].仪表技术,2024(03):7-9+17.