為此，Chatopera機器人平臺上線了聚類分析服務，聚類分析是將對話歷史按照相似度自動聚類，分成一個個聚簇。每個聚簇中任何兩個文本都是相似的。
聚類分析在運營聊天機器人、提升智能化水平起著關鍵作用。聚類分析的結果可以用來：
1）優(yōu)化知識庫：發(fā)現(xiàn)新知識，新問題或已有問題的相似問；
2）優(yōu)化多輪對話腳本：發(fā)現(xiàn)對話流程，話術，業(yè)務流程需求；
3）優(yōu)化意圖識別：新的意圖，意圖中的參數(shù)；
4）優(yōu)化商業(yè)智能：發(fā)現(xiàn)新需求，訪客痛點，業(yè)務流程改造；
5）衡量用戶活躍度，分析用戶激活、留存、客戶服務等環(huán)節(jié)的問題。
在聊天機器人上線后，可能未必達到及格的程度。比如知識庫命中率比較低，這時候，就要經(jīng)常的使用聚類分析功能，優(yōu)化知識庫，常用方案是每天上午執(zhí)行過去24小時或3天的對話歷史，然后下載聚類結果，進行機器人優(yōu)化。
Chatopera機器人平臺提供聚類輸出包括：
1）訪客發(fā)送內容的聚類結果，文件：chats.user.tsv.clust.txt；
2）BOT發(fā)送內容的聚類結果，文件：chats.bot.tsv.clust.txt；
3）BOT回復為兜底回復時，用戶的發(fā)送內容的聚類結果，文件：fallbacks.tsv.clust.txt；
4）訪客點擊沒有幫助時，發(fā)送的問題，聚類結果，文件：negative.tsv.clust.txt。
每個文件中，包含了聚簇、該聚簇關鍵詞和聚簇內成員等信息。
如果所選聚類時間范圍包含數(shù)據(jù)量太少，也會在聚類結果中提示，因為在這種情況下，沒有聚類的價值，通過肉眼就可以完成對話分析。
聚類通常針對的是大規(guī)模數(shù)據(jù)，成千上萬、乃至數(shù)十萬數(shù)百萬的對話歷史記錄。
聚類分析服務的研發(fā)，是我們不斷傾聽客戶的反饋，從客戶的關鍵需求出發(fā)優(yōu)化Chatopera機器人平臺的成果，已經(jīng)在多個Chatopera云服務用戶獲得好評！來自九九互動的客服負責人Michael就說：這個真應該給你們點個贊，對我們幫助非常大！讓我們一道努力，幫助您的企業(yè)或客戶上線聊天機器人！
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