智能BP神经网络：优化电信客户满意度评价

本篇论文《基于BP神经网络的电信业客户满意度评价方法》由李文旺和周文安共同撰写，发表在中国科技论文在线上。两位作者分别来自北京邮电大学计算机学院的PCN&CAD中心，李文旺专注于服务工程与无线通信，而周文安则是一位副教授，研究方向集中在移动通信和下一代网络，电子邮箱为zhouwa@bupt.edu.cn。 论文的核心内容针对电信行业的传统客户满意度评价方法中存在的问题，即过度依赖问卷调查，导致人力成本高、周期长。为了改进这一状况，作者提出了基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的智能评价策略。这种方法旨在综合考虑用户在使用电信服务过程中涉及的多个影响因素，如服务质量（Quality of Experience, QoE）、关键质量指标（Key Quality Indicators, KQI）和性能指标（KPI），构建一个多层次的客户满意度评价体系。 该评价体系通过动态的BP神经网络技术，能够实时监控和分析客户满意度的变化，当发现客户满意度下降时，能迅速识别出问题所在，从而提升电信运营商的运维能力。这种及时的响应有助于预防和解决潜在问题，最终提高客户的满意度，并间接为企业带来更多的商业价值。 关键词部分明确了本文的研究焦点，包括“电信”、“客户满意度”、“评价指标体系”以及“BP神经网络”。根据中图分类号TN929.5，可以看出这是一项关于电信服务质量和客户体验评估的深入研究。 总结来说，这篇论文是一项实用性强且具有创新性的研究，它将人工智能技术引入电信业客户满意度评价，为优化服务质量、提高客户满意度提供了新的理论支持和实践指导。