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电子商务论文题目
在日常学习和工作中论文：电商平台中基于AI智能的增值服务模型研究，许多人都有过写论文论文：电商平台中基于AI智能的增值服务模型研究的经历，对论文都不陌生吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新论文：电商平台中基于AI智能的增值服务模型研究的能力。那要怎么写好论文呢？下面是我整理的电子商务论文题目，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
电子商务论文题目1
1. B2B电子商务对交易成本的影响的实证分析
2. B2B电子商务框架结构.
3. BtoB电子商务的主要技术.
4. EDI在电子商务中的应用与安全
5. PDA在移动电子商务中的应用
6. PKI构建安全电子雀稿商务的基石
7. XCBL及其在2BB电子商务中的应用
8. XML技术和电子商务的发展
9. 把电子商务引入图书营销.
10. 产地证电子签证与贸易链电子商务
11. 从电子商务走向电子业务.
12. 从范式的转变看证券电子商务
13. 戴着锁链跳舞──发展电子商务的法律环境.
14. 电子商务课税研究的国际动向与借鉴
15. 电子商务的发展对第三产业结构的影响.
16. 电子商务时代网络营销的变迁
17. 电子商务的发展创新与环境构筑
18. 电子商务的相关问题与对策分析
19. 电子商务安全协议的特征及企业对策
20. 电子商务的安全机制与体系结构模型
21. 电子商务环境下的敏捷制造研究
22. 电子商务犯罪初论
23. 电子商务的风险及其安全管理
24. 电子商务环境下审计的必要性和特殊性
25. 电子商务环境下物流企业经营战略分析
26. 电子商务时代和信息时代的供应链管理与物流配送
27. 电子商务环境下物流业发展对策探讨
28. 电子商务时代的物流配送思考
29. 电子商务对企业的影响与对策
30. 电子商务对商品价格的影响
31. 电毁租子商务对渠道的影响
32. 电子商务模式分析及展望
33. 电子商务环境下的供应链管理
34. 电子商务对工业企业的影响.
35. 电子商务时代的新型市场结构
36. 电子商务对现代企业管理的影响.
37. 电子商务的交易费用基础和发展障碍
38. 电子商务的安纤岁兆全性和SET技术.
39. 电子商务时代对会计假设的影响
40. 电子商务对会计的挑战与影响
41. 试论企业电子商务的风险控制
42. 试论电子商务与高新技术产业发展战略
43. 数字双签名及其在电子商务中的应用.
44. 网络经济时代下的传统企业电子商务化
45. 电子商务发展的现状、难题及对策分析
46. 电子商务的发展.
47. 电子商务发展中的问题与对策
48. 电子商务发展的税收政策研究
49. 汽车企业电子商务实施浅析
50. 西部地区发展电子商务的途径.
51. 西安杨森的电子商务站点案例研究
52. 香港中小企业电子商务应用现状.
53. 新经济时代中国电子商务的现状及发展前景
54. 医疗器械电子商务的实施方案
55. 医药企业内部信息化与外部电子商务
56. 移动电子商务的发展与支持技术研究
57. 以工作流系统和电子商务技术构建企业数码平台
58. 用企业级Java计算方案构建B2B电子商务软件平台.
59. 政府商务和网络经济的法律激励和管制.
60. 中国电子商务发展之路探索
61. 中国电子商务的量化分析及对策
62. 中国加入WTO的电子商务发展对策
63. 中国企业如何走向电子商务时代
64. 中国实施B-C电子商务的问题与对策
65. 中小企业开展电子商务赢利模式的探讨
66. 中小企业怎样实施电子商务.
67. 电子商务对国际税收管辖权的挑战.
68. 保险电子商务在中国
69. 产学研结合建设电子商务与信息管理专业的初步探索与实践
70. 电子商务、采矿及战略
71. 电子商务B2C配送研究
72. 电子商务的安全支付标准
73. 电子商务的避税与反避税探析
74. 电子商务的物流模式
75. commerce电子商务中的国际避税思考.
76. 电子商务对会计的挑战及其发展趋势
77. 电子商务对会计确认与计量的影响
78. 电子商务对企业运营环境的影响及对策分析.
79. 电子商务发展的障碍及对策
80. 电子商务环境下的物流配送
81. 电子商务环境下的物流系统.
82. 电子商务环境下的战略成本管理
83. 电子商务环境下发展物流业的策略
84. 电子商务环境下企业实施网络财务的对策.
85. 电子商务环境下物流配送的特性及实例分析
86. 电子商务技术在现代粮食流通中的应用
87. 电子商务交易中法律冲突问题的思考
88. 电子商务教育模拟系统的开发与应用
89. 电子商务经营模式的实施
90. 电子商务经营模式分析以制造商和市场营造商为例
电子商务论文题目2
电子商务条件下的市场营销理念变革
P2P网络信贷的核心优势及风险控制——以好利网为例
中国银行卡产业的网络经济性分析和发展策略探析
浅论国内电子商务对税收之避税与反避税问题的影响
长沙旅游公司开展电子商务的情况分析;
化妆品网上定价策略和消费者消费心理分析
视频网站网络广告的效果评价
基于因子分析的B2C电子商务网站评价分析
为例平台网络广告的效果分析-以京东商务舱为例
电子商务条件下休闲旅游乡村的发展分析
探讨网络品牌广告的寡头效应
直销行业在电商领域的新型发展和前景
电子商务市场的价格机制研究
电子商务引发的税收征管问题及对策研究
论淘宝网店排名;传统零售业的发展
如何提高网店进店转化率
测算xx电子商务发展指数
中国五省市数字鸿沟的比较分析
基于上海自贸区环境下的跨境电子商务直销平台浅析
数字音乐的用户体验研究
百度自然搜索中关键词的ZIPF分布分析
网站转化率的影响因素研究
物流配送在电子商务中应用现状研究
网络退货策略影响因素的敏感性分析
手机游戏的盈利模式浅析
从唯品会看电商精准营销
电子交易与支付、商务安全与法律
网络游戏中的法律问题
基于网络外部性视角的互联网社区论坛研究
网站商品价格离散度的实证研究——以手机产品为例
电子商务团购模式的研究
移动电子商务模式分析
电商平台发展
电子商务背景下企业售后服务的思考与创新
双边市场平台企业的策略及相关反垄断问题研究
电子商务在手机软件中的应用分析;
团购网站的盈利模式分析
门户网站定价影响因素与模型分析
基于因子分析的某类淘宝网店评价分析
探讨用户体验对商品购买的影响
传统零售业的发展
网店二次营销战略分析
基于淘宝与新浪微博合作下的网络外部性研究
微信的收费模式探究
企业导入EPR成效的探讨预期影响的因素分析
基于博弈论的电子商务信用风险形成探析——买卖双方之间的博弈分析及政策
顾客关系管理于电子商务应用的互动与相关系研究
O2O模式下电子商务生态环境研究
基于网络外部性的O2O模式应用研究——以地图APP为例
新浪微博的广告价值分析
基于SNS的B2C电子商务模式研究——以美丽说为例
O2O在二三线城市的应用分析
中国移动IM市场差异化分析
电子商务营销与线下服务问题的探讨
移动电子商务的发展与支持技术研究、中国旅游电子商务的现状与路向
B2C模式下电子商务的逆向物流分析
基于垂直网络下汽车营销研究——以易车网为例
我国农产品电子商务模式比较分析
基于电子商务平台的网络广告价值研究——以淘宝网网络广告业务为例
电子商务在餐饮业的应用分析
即时通讯工具在网络营销中的应用分析
网络营销传播渠道研究
基于微信的社区化商品销售的研究
论电子商务市场和传统市场的价格离差
论电子商务助力泰康人寿保险公司发展
o2o电子杀怪物安全信任问题的相关研究
国产化妆品网络定价的探讨
电子商务网上支付及其法律问题
基于顾客感知价值如何提升淘宝小卖家的顾客重复购买率
基于B2C语言分析的网络营销策略研究
探究网店活动对商品的购买影响
移动互联时代数字鸿沟的影响因素及消极策略研究(对区域规划的影响)
对我国电信运营商竞争策略的博弈分析
淘宝网网店流量来源入口分析
电子商务对未来市场营销方式的影响
O2O模式
护肤品行业网络营销模式与实体店营销模式的对比与创新
基于JSP/ASP的中小企业电子商务网站构建
新浪微博的广告价值分析
腾讯QQ与微信网络外部性分析及对比
基于UC手机浏览器的盈利模式分析
论目前我国电子商务发展前景 面临的机遇与挑战
欧莱雅化妆品基于品牌忠诚度的网络定价探讨
长沙地区电子商务物流现状及发展分析
O2O网络环境下消费者的权益保护
网上购物中的消费者行为研究
基于天猫平台商家网络营销策略研究
如何充分利用网络媒体营销来做电商网站
肯德基式餐饮企业网络营销战略研究
电子商务与手机软件应用分析
C2C在线客户评论对消费者购买决策的影响分析-以淘宝网为例
消费者视角下的网络广告营销策略分析
基于网上商城平台O2O模式问题的研究
团购网站的盈利模式分析——以百度团购网为例
网络零售与传统零售的融合研究
从消费者视角谈电子商务在线支付的安全问题及对策
天猫旗舰店的引流途径及效果分析——传统中小型企业
网络促销与传统促销中消费者行为的对比分析
长沙中小企业电子商务现状及发展趋势研究
对电子商务中消费者权益保护的研究
中国手机支付业务的市场分析与推广方式的研究
中小超市利用第三方电子商务平台做到社区化的讨论
长沙O2O模式市场研究
基于淘宝平台商家节日营销研究
家电行业传统营销与网络营销价格的比较
从网络营销角度(或者基于经济学原理)浅析网络预售模式
电子商务论文题目3
1、电子商务对国际贸易的影响及对策研究
2、中小企业的电子商务发展的现状及对策
3、B2B电子商务的未来趋势--全程电子商务模式研究
4、我国跨境电子商务发展研究
5、完善电子商务税收征管问题的探讨
6、电子商务视角下农村物流配送问题探析
7、电子商务背景下企业营销模式分析
8、物流快递业与电子商务协同发展研究分析
9、电子商务全球化对我国经济的影响
10、电子商务环境下茂名生鲜农产品冷链物流一体化运作模式研究
11、“互联网+”背景下电子商务产业聚集区建设研究
12、跨境电子商务企业绩效影响因素实证分析
13、传统零售企业电子商务发展及对策研究
14、浅析电子商务网络财务会计发展方向
15、电子商务网络营销平台的安全性分析
16、电子商务背景下企业营销策略
17、关于周口农村电子商务发展问题的研究
18、跨境电子商务物流模式创新与发展趋势
19、电子商务物流服务业发展现状及对策研究
20、电子商务O2O模式存在的问题及对策研究
21、电子商务对我国国际贸易的影响及发展对策研究
22、跨境电商背景下的电子商务人才能力需求调研
23、基于因子分析和聚类分析的我国电子商务发展水平研究
24、电子商务的发展对我国国际贸易的影响
25、浅析我国电子商务税收征管存在的问题与对策
26、电子商务环境下的.税收流失问题及其对策
27、生鲜农产品电子商务供应链优化发展对策研究
28、借鉴国外经验优化我国农产品电子商务发展研究
29、我国电子商务发展面临的问题及对策研究
30、大数据时代下电子商务企业的发展新方向
31、电子商务环境下财务管理信息化建设的研究
32、我国电子商务税收征管问题与机制创新研究
33、电子商务中消费者权益的保护
34、黑龙江省农村电子商务发展对策研究
35、跨境电子商务的人才需求与培养策略
36、论“互联网+”的酒店电子商务经营策略
37、大数据时代的电子商务服务模式革新
38、电子商务环境下的品牌资产研究--基于信息不对称的视角
39、基于智能手机的移动电子商务营销模式研究
40、我国旅游电子商务发展的现状、问题与对策
41、基于阿里数据的我国农产品电子商务发展现状及策略探析
42、基于O2O模式的乡村旅游电子商务发展探析
43、电子商务对传统会计影响分析
44、电子商务企业知识型员工流失原因及激励策略研究
45、文化距离、制度距离与跨境电子商务中的感知风险
46、消费者剩余视角的电子商务发展内驱力研究
47、基于数据挖掘的电子商务交易风险评估
48、电子商务对国际经济贸易的影响与应对策略分析
49、我国电子商务B2C企业的发展趋势和经营策略体会
50、“互联网+”背景下电子商务服务外包企业经营生态链研究
51、电子商务物流管理的现状与发展
52、电子商务经济下江苏省淘宝村发展特征及其动力机制分析
53、移动电子商务互动营销及应用模式
54、网络口碑对电子商务物流消费行为的影响研究
55、电子商务发展与促进中国新农村建设的辩证关系
56、B2C电子商务环境下鲜肉类食品物流配送模式的研究
57、医药电子商务B2C模式与O2O模式对比分析
58、基于电子商务环境下农产品网络营销策略浅析
59、现阶段中国电子商务的发展特点
60、国内医药电子商务发展问题研究与对策
61、物联网技术在电子商务物流中的应用
62、中国农村电子商务发展论文：电商平台中基于AI智能的增值服务模型研究：现状与趋势
63、电子商务背景下我国铁路货运模式的转型研究
64、我国跨境电子商务发展现状及政策创新研究
65、我国社会化电子商务研究现状分析--基于CNKI的文献研究
66、我国电子商务快递绿色包装策略研究
67、经济全球化视角下B2C跨境电子商务创新发展探析
68、我国电子商务物流发展的SWOT分析与对策研究
69、基于灰色关联模型研究电子商务与物流业联动发展
70、外贸企业凭借跨境电子商务提升竞争力的策略研究
71、O2O电子商务顾客满意度影响因素探究
72、移动电子商务时代的末端物流协同配送模式分析
73、低碳经济型电子商务的发展与研究
74、电子商务企业成本控制研究
75、我国C2C电子商务模式下的税收法律制度探究
76、浅析我国农村电子商务风险因素
77、我国农村电子商务发展与对策研究
78、电子商务企业的盈利能力分析
79、旅游移动电子商务个性化服务设计
80、试论电子商务对国际贸易的影响及应用现状
81、日本农产品电子商务发展实践及借鉴
82、“互联网+”背景下我国电子商务发展研究
83、农村电子商务中的空间压缩与价值
84、电子商务环境下财务管理创新探讨
85、我国电子商务合同法律问题探析
86、电子商务背景下外贸企业发展路径研究
87、论电子商务对反国际避税原则的冲击
88、湖南农村电子商务的现状与发展策略研究
89、电子商务交易风险评估模型仿真分析
90、推进云南农村电子商务发展的对策建议
91、“互联网+”背景下电子商务人才培养策略研究
92、旅游电子商务在旅游业中的应用前景展望
93、电子商务对制造企业供应链绩效的影响：基于信息整合视角的实证研究
94、大数据环境下电子商务的发展探讨
95、互联网+背景下跨境电子商务人才培养策略浅析
96、电子商务环境下会计发展的新趋势
97、电子商务和传统商务之融合
98、B2B电子商务模式下的商务经济效率研究
99、浅谈农村电子商务产业发展中存在的问题及对策
100、大数据环境下的电子商务安全问题及对策
电子商务专业方向毕业设计(论文)指导书
一,毕业设计(论文)的目的
毕业设计(论文)是培养学生综合运用本专业基础理论,基本知识和基本技能分析解决实际问题能力的一个重要环节.它是本专业各个先修教学环节的继续深化和检验.通过毕业设计(论文)使学生在实际的电子商务系统管理与工程实际中,充分利用所学的专业知识,理论联系实际,独立开展工作,从而使学生具备从事电子商务工作的实际能力.毕业设计(论文)的目的具体有:
培养学生综合运用所学知识和技能,解决电子商务系统分析,设计,实施和电子商务系统管理中实际问题的能力;
培养学生调查研究与信息收集,整理的能力;
培养和提高学生的自学能力和计算机实际应用能力;
培养和提高学生的文献检索及中外文资料的收集,阅读能力与外文资料的翻译能力;
培养和提高学生的科技论文写作能力;
培养学生的创新意识,严谨的治学态度和求实的科学作风以及刻苦钻研的精神.
二,毕业设计(论文)的选题
毕业设计(论文)作为本专业在校教育的最后一个环节,在选题上应具有很强的综合性和实践性.综合性是指从本专业的发展状况出发,充分反映现代管理理论,系统科学方法和信息技术的有机结合.实践性是指从电子商务系统建设和电子商务系统管理实践出发,题目要有很强的实际背景,从而在实际的科研课题研究,工程项目或产学研结合工作中,培养学生分析,解决实际问题的能力.因此本专业毕业设计(论文)的选题应以以下几个方面为主:
1,电子商务系统规划,系统分析,系统设计,系统实施,系统维护与管理的理论,方法和技术的研究与应用.
2,电子商务中的`信息资源管理理论和方法的研究与应用.
3,电子商务中的预测,决策技术与方法的研究与应用.
4,电子商务系统的建模,仿真,优化的理论,技术和方法的研究与应用.
毕业设计(论文)选题的参考题目如下:
l,XXX商场的电子商务系统方案研究;
2,XXX商场电子商务系统中的客户管理;
3,XXX商场电子商务系统中的供应商管理;
4,XXX网上书店电子商务系统的分析与改进;
5,XXX网上拍卖电子商务系统的分析与改进;
6,XXX网上鲜花店电子商务系统的分析与设计;
7,XXX公司网上售车(或其他网上销售)电子商务系统的分析与设计;
8,XXX商场(公竖冲肆司)电子商务系统的支付研究;
9,XXX商场(公司)电子商务系统的安全问题研究;
10,电子商务的第三方物流问题研究;等.
注:学生选题时不局限于上述题目,可以根据自己的情况选择自己熟悉的背景或易于调研的问题.
三,毕业设计(论文)的基本要求
l,学生判态必须充分认识毕业设计(论文)的重要性,严格按要求开展毕业设计(论文)工作.
2,毕业设计(论文)任务必须包括对实际问题的调查分析,数学模型或逻辑模型的建立或分析,求解或实现方法与技术的研究,以及对求解与实现结果的分析评价等.
3,毕业设计(论文)任务必须由学生本人在指导教师指导下独立进行.
4,毕业设计(论文)必须有进度要求,有明确的阶段成果,并定期进行检查.
5,毕业设计(论文)任务应有工作量要求.
四, 毕业设计说明书(毕业论文)的基本要求
毕业论文是对毕业设计(论文)工作的总结,是考察学生毕业设余轿计(论文)的主要依据,应由学生独立完成.
论文要求概念清楚,内容正确,条理分明,语言流畅,结构严谨,符合专业规范.
毕业论文的内容重点应放在自己所从事的工作上,要突出自己的工作特点,自己的思路和自己的做法,切忌大段的抄书和叙述与自己所从事的工作无关或关系不大的内容.
论文写作过程中要采用脚注的形式注明有关资料,观点的来源.
毕业论文的结构,大致应有下列几部分内容:
毕业设计(论文)题目(以20字为限)
毕业论文中英文摘要:以400个左右的汉字简要说明毕业设计(论文)工作的主要内容,并译成英文.
关键字:为了便于索引,列出3—5个高度反映论文主要内容的词汇,并译成英文.
前言:介绍所从事的课题的目标,背景和任务;所研究的领域的概况,已有的结论,成果以及存在的问题;本课题研究的主要内容及意义;如果是合作研究任务,应说明本人的工作内容以及在整个课题中的作用和关系.
毕业设计(论文)的基本内容:详细阐述学生本人在毕业设计(论文)中的独立工作内容,包括:
毕业设计(论文)工作中的主要难点及解决办法;
工作过程采用的方法,分折解决问题的思路;
主要的成果和结论.
专题研究论述
对毕业设计(论文)中,学生最具特色的具有创新或独到见解的内容进行进—步详细的阐述说明,要体现出学生在毕业设计(论文)中独立思考,研究的成果以及对于本专业领域的新体会和认识.(这部分内容如单独列出有所不便,亦可并入"毕业设计(论文)的基本内容"中进行阐述)
致谢
主要参考文献;列出在整个毕业设计(论文)活动中所直接参考过的资料.参考文献必须在10篇以上,其中至少有1篇为英文资料.参考文献写法规范参见 "附2 毕业论文参考文献示例".
附录:需要对毕业论文进行说明的各种图表,附加说明,数据参数表格,公式推导与证明,重要参考文献摘要,重要的程序源码清单等以及不便在正文中列出的其他资料.
论文中的章,节编号统一采用如下格式:1 ,1.1, 1.1.1, 1.1.1.1.正文中图,表编号格式为:图i.j(表i.j).其中"i"为所在章的编号,"j"为所在章内图(表)的顺序号.附录格式为:附录A,附录B,附录C.附录中图(表)格式为:图Ai(表Ai),图Bj(表Bj).
毕业论文要严格按照规定的顺序进行装订,即封面,题目,摘要,目录,引言(前言),正文,结论,致谢,参考文献,附录.
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AI技术如何打造智能客服？
由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。
智能客服用到的技术群
智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。
从客服处理过程理解AI技术
要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。
智能客服中用到的AI技术
上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，
首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。
可以从以下几个步骤氏信蔽着手：
（1）确定任务（智能客服）；
（3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和坦穗运维等问题。
（4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）；
（5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签歼州数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；
（6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）；
（8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）；
（9）badcase分析与解决；
（10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围；
（11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。
智能客服的主要价值在哪里？
在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。
直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下：
1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。
2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量复制解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。
3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。
智能客服既有这么多优势，那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢？
其实不然，传统的客服行业就像是一座金字塔，人工智能并不是将它推倒重建，而是在思考如何做到机器辅助人工，部分代替人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。
由此，智能客服的主要价值可以概括为：在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效，帮助企业更好的实现营收。
逻辑推理 知识表示 自动规划 机器学习 自然语言 感知 行动处理 人类情绪 计算创造 综合智能
只要用在合适的地方。无论各行各业，机器人代替人工，能够极大增强企业办公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要机器人来辅助人类。所以各有优势，无所谓谁的业务能力强，都是相互弥补的。这没法比较。
随着电话服务热线的出现，以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外，企业还通过网络服务、移动应用、公共微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时，当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时，导致客户体验差，再加上企业的雇佣成本不断增加，智能客户服务机器人顺应时代的到来。目前，智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。
最近，在微博上，我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能，自动回复单句严重，回复内容错误，人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是，客户服务机器人什么时候才能真正“理解”？编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。
在当前的客户服务中，机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具，帮助手动客户服务解决，解决客户的诸多问题，降低手动客户服务的工作压力，提高工作效率手动客户服务，大大提高了解决方案的准确性。效力。然而，在与人类的对话中，客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里，客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。
所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统，它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析了解用户的意图，与用户进行人性化的沟通，为用户提供信息咨询等相关服务。
在当前人工智能迅猛发展的浪潮中，福山北明信息技术公司负责人表示，优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用，不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务，它能够准确地适应业务需求并继续学习，并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。目前，优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。
2018年9月，发布了4.0.0正式版本的优秀客户服务，添加了群集和企业知识管理系统，使用群集解决方案支持多点部署方案，添加了企业知识管理系统组件，并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。
佛山市贝米信息技术有限公司（）成立于2017年3月，是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统，集成了多个客户服务渠道，以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件，短信，电话语音，webim在线客服，微信，微博，h5页面，app界面等各种渠道的客户服务请求和对话，集成在管理平台上，统一响应和支持客户服务。
当你打 10086 的电话，语音提示如下：
欢迎致电中国移动，
全心全意为您服务，
普通话服务请安 1，
For English service press pound key
...
我这个手机号用了 5 年了吧，打10086这个电话不下 50 次了，你还不知道我是不是说普通话？
以上只是举了一个最常见的例子。
随着智能技术的发展，越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。
就在最近，冠状病毒疫情爆发，大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下，原本的人工客服是无法承接这么多咨询的，而客服客服就尤为重要。
简单来所，智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、图片等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。
但是每个行业有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务，逐步解决最基本的问题。
比如10086，一次次重复问你说普通话还是英语。
智能服务是一个过程，不是结果。
随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。
智能客服在提升企业服务质量和工作效率，降低企业管理和运营成本，提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。
比如，我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。
并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接，具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。
如果企业想实现客户服务精细化运营管理，可以考虑试用哦~
一、智能机器人的能力
人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上，企业在选择机器人前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。
（一）自然语言识别能力
机器人拥有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说：人类对于一个问题会有多种不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。
（二）知识库和自主学习
知识库相当于机器人的大脑，企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中，智能客服系统机器人会完善知识库，将处理的问题积累下来，就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。
（三）其他能力
有些智能客服机器人会有一些扩展能力，能通过网络/API接口找到一些其他资源，比如：查询快递、查询天气等等。具体来说：电商客服也许可以在与来客交谈时，帮助客户查询快递情况，这类需要由机器人就能完成了，并且速度和准确度都可以保证，无需额外的人力来处理这类问题。
二、人机对话有温度
智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作，在拨通用户电话后，还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等多个领域。
人工智能技术应用：情感分析概述
与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。
随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带芦旁缓有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。
目前，绝大多数的陪模人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情启纳感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。
那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)
以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。
情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。
1. 篇章级情感分析
篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。
对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。
例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。
不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。
在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。
2. 句子级情感分析
与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。
既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。
但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。
所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。
总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。
句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。
3. 属性级情感分析
上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。
为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：
关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。
做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。
具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。
情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。
当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。
但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。
另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-0.5可能更合适。
基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。
第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。
除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。
最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。
构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。
尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。
我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。
首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1.
在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。
第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。
当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。
采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。
除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。
随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：
情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。
电子商务客服岗位能写什么毕业论文题目？
当涉及到电商专业的实习和论文时，以下是一些潜在的主题和方向：
电扒斗碰商平台的用户行为研究：调查消费者在电商平台上的购买行春谈为和偏好，并分析电商平台如何利用这些信息来改进其服务和营销策略。
电商平台的数据分析：了解如何利用数据分析工具和技术来分析电商平台的业务数据，如销售、流量、转化率等，从而制销段定相应的策略和优化方案。
电商平台的用户体验设计：探讨电商平台的用户界面设计和用户体验，如何通过改进界面设计、页面布局、商品排列等来提高用户满意度和购买率。
电商平台的营销策略研究：分析电商平台的营销策略，包括广告投放、搜索引擎优化、社交媒体营销等，从而为电商平台提供更有效的营销策略和方案。
电商平台的物流管理：研究电商平台的物流管理，包括订单处理、仓储管理、物流配送等方面的问题，从而提高物流效率和降低成本。
以上仅仅是一些例子，你可以根据你的实习经历和兴趣来选择一个适合的主题和方向。同时，建议在选择论文题目时要注意其实践性和可行性，确保能够在实际运营中得到应用。
希望我的建议能够对您有所帮助。祝您论文写作顺利！
