在过去,人们通过人工客户服务处理事务,随着人工智能的快速发展,现在他们更倾向于使用智能客户服务系统。智能客服系统通常是一个基于自然语言处理的聊天机器人,它是一个对话系统。因此,它在许多领域,特别是在电子商务领域,都发挥着至关重要的作用。随着科技的发展,将人机谈判与智能客服进行结合并运用到电子商务领域可以减少人工干预和资源浪费,大力推动电子商务领域新应用的发展和实现。但目前的智能客服只能与用户进行简单的交流,帮助用户解决咨询问题,并不能根据用户的需求进行价格谈判。极少数的电子商务平台推出了价格谈判的功能,但功能也极其简单,且无法对人类情感进行分析。或者未能结合用户的大数据进行分析,浪费了大量的电子商务数据,导致谈判策略不合理甚至回复生硬,降低用户的体验感。因此,本文对用户的情感和大数据进行了研究,为智能客服制定结合情感分析和大数据的谈判策略,并开发一个基于情感分析和大数据的人机谈判系统。该系统能够与用户灵活沟通,且能识别用户意图和情感,再结合对于用户的大数据分析可以调整谈判策略的生成,尽可能平衡谈判双方的利益,促进谈判的成功。本文主要有以下贡献:一、综述了基于各种学习方法的客户服务系统。二、创新性地将用户大数据分析和用户情感分析进行结合,更好地利用了电子商务领域中的大数据和用户在谈判过程中体现的情感来为不同类别的用户制定相应的谈判策略。三、扩充现有的数据集,开发了基于情感分析和大数据的人机谈判系统,能够有效地进行人机谈判以及可对用户消极情绪安慰,生成自然、流畅的响应。四、通过400次实验对本文系统进行了分类性能评估和谈判性能评估。总而言之,本文系统可以有效地对用户的消极情绪进行抚慰并合理地生成价格让步策略,促进谈判的成功。