Call Center Scheduling and Complaints Categorizing Using Banker’s Algorithm Followed by Decision Tree
| العنوان بلغة أخرى: |
جدولة مركز الاتصال وتصنيف الشكاوي باستخدام خوارزمية المصرفيين متبوعة بشجرة القرار |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | عبدالقادر، أحمد صايل (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Abdulkader, Ahmad |
| مؤلفين آخرين: | عطير، محمد عبدالله عارف (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2021
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 73 |
| رقم MD: | 1257331 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة عمان العربية |
| الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
9
| المستخلص: |
تهدف هذه الرسالة إلى تحسين جودة خدمات ومنتجات معظم الشركات المهتمة بإرضاء العملاء وتقديم أفضل خدمة. تتلقى مراكز الاتصال آلاف الشكاوى من العملاء بشكل يومي يعبر من خلالها العملاء عن مدى رضاهم وآرائهم واهتمامهم بالخدمة المقدمة، لذلك تحتاج الشركات إلى سرعة الرد على اتصالات العملاء لتحقيق التميز في خدمة العملاء، مما ينعكس على جودة المنتج، وكذلك تحتاج الشركات إلى الاستجابة لشكاوى العملاء من خلال معرفة طبيعة المشكلة وتصنيفها. لذلك كان لابد من العمل على تصنيف الشكاوى المقدمة من العملاء، وهذا التصنيف يساعد صانعي القرار على معرفة نقاط القوة والضعف في الشركة، ومعرفة مدى رضا العملاء عن الخدمات المقدمة والقدرة على الاستجابة السريعة لحلها. في هذه الرسالة تم التطرق لدراسة مشكلتين من هذا القبيل، الأولى هي تجنب حدوث الجمود في مراكز الاتصالات بالاعتماد على خوارزمية المصرفيين للاستخدام الأمثل للمصادر المتاحة بإجراء تجربة على قاعدة بيانات مركز أوكلاند للاتصالات، والثانية هي عملية تصنيف المشكلات المكتوبة باللغة العربية إلى عدة فئات وإجراء تجارب على قاعدة بيانات موقع سأناد الأخباري في اللغة العربية ومجموعة شكاوى مقدمة لشركات الاتصالات، باستخدام أدوات معالجة اللغات الطبيعية ومن ثم تصنيف النص من خلال شجرة القرار. نظرا لأهمية تصنيف النص حتى يكون أساس لعملية تصنيف النص ورفع دقة التصنيف. -كانت لنتيجة التجربة دقة عالية في منع الجمود واستخدام كافة المصادر المتاحة بمركز الاتصالات. -كذلك كانت لنتيجة التجربة دقة عالية في تصنيف النصوص باللغة العربية، حيث كانت نتيجة تصنيف النص لبيانات موقع سأناد الأخباري 99% ونتائج مجموعة الشكاوى المكتوبة لشركات الاتصالات 99.66667%. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Sentiment Analysis for Arabic Call Center Notes Using Machine Learning Techniques: A Case Study of Jordanian Dialect
بواسطة: الفار، حمزة عصام منشور: (2021) -
Banker Acceptances
بواسطة: Kenndy, Derek منشور: (1978) -
Sentiment Analysis Using Hybrid Machine Learning Method
بواسطة: حسونة، محمد أحمد علي منشور: (2017) -
Optimizing Task Scheduling in Cloud Computing by Using the Multi-Verse Optimizer (MVO)
بواسطة: الحمود، أريج منشور: (2021) -
Enhancing Information Retrieval for Spatial Data Using R-Tree and its Variations
بواسطة: النسور، عصام يوسف عبدالله منشور: (2018)
