【摘 要】
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在线客户自服务是企业为客户提供售后服务和问题解决的重要方式。面对不同用户各自不同的问题解决需求，如何让自服务系统能够适应性地提供解决方案是影响自服务系统使用效果的
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在线客户自服务是企业为客户提供售后服务和问题解决的重要方式。面对不同用户各自不同的问题解决需求，如何让自服务系统能够适应性地提供解决方案是影响自服务系统使用效果的关键问题。知识地图作为一种知识表述和知识组织工具，能够有效表述领域内的知识以及知识联系。在知识地图的基础上，根据以往用户浏览记录，分析知识与用户需求的联系，使得在特定的客户问题需求情景下，为用户提供解答其问题的知识路径，从而实现在线客户自服务系统解决客户问题的适应性。 本文在综述知识地图构建和适应性应用研究的基础上，将浏览内容、浏览内容的有效时间、用户行为以及浏览次序作为知识地图的适应性因子，获取知识对用户的重要程度，分析用户使用情景，并对用户使用情景进行聚类得到用户情景图，然后在聚类结果下利用关联规则挖掘获取符合当前需求的知识联系，实现了知识地图的适应性构建。在适应性知识地图的基础上，通过知识路径遍历和路径质量计算实现面向客户需求的知识路径推荐，并提出了基于知识地图的在线客户自服务系统框架，重点设计了适应性因子分析、用户情景分析和适应性知识推荐三个模块。通过原型系统实验证明了该方法的可行性和有效性。本文提出的方法针对客户问题的解决，能够较好的帮助用户在自服务中获得问题解决方案，有助于售后服务提供商提高在线客户自服务水平和客户满意度。
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