一种利用强化学习自适应调整交互策略的智能客服方法

本发明公开了一种利用强化学习自适应调整交互策略的智能客服方法，包括如下步骤：S1、获取用户输入的自然语言文本，生成多维状态向量；S2、应用实时动态聚类算法对用户进行分组，并更新聚类结果；S3、生成特定状态的动作空间，并结合规则基策略与学习基策略，丰富动作空间；S4、通过图卷积网络聚合邻居节点特征，并提取局部特征；S5、应用图注意力网络对邻近节点特征进行加权，动态分配注意力权重；S6、采用回旋梯式深度探索网络进行交互策略优化，优化动作选择；S7、结合在线学习与经验回放机制，持续更新交互策略，并对动态变化的用户需求作出快速响应。本发明结合强化学习、图神经网络及情感分析技术，实现智能客服交互策略自适应调整优化。