本文關(guān)鍵詞：基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦研究

  更多相關(guān)文章： 二次匹配 服務(wù)推薦 N維云模型 客戶行為分析

【摘要】：服務(wù)業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)的重要發(fā)展領(lǐng)域，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)愈來愈受各國政府的高度重視。整體上看，我國產(chǎn)業(yè)活動(dòng)單位的行業(yè)變化正朝著服務(wù)業(yè)，特別是新興服務(wù)業(yè)的方向發(fā)展。信息技術(shù)的應(yīng)用與新興服務(wù)業(yè)的發(fā)展存在著相互促進(jìn)關(guān)系，信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)催生了現(xiàn)代化新興服務(wù)業(yè)的發(fā)展。隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，，服務(wù)推薦技術(shù)逐步成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的重要研究方向。服務(wù)推薦已經(jīng)從Web服務(wù)推薦領(lǐng)域，逐步運(yùn)用到圖書館圖書借閱推薦、云服務(wù)推薦、個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)推薦、金融信息服務(wù)推薦等領(lǐng)域。當(dāng)前，信息技術(shù)在服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用使得服務(wù)水平得到大幅度提升，但面對(duì)客戶需求的日益?zhèn)�性化和差異化，仍需不斷吸收先進(jìn)的技術(shù)和理念持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量來滿足客戶的需求。同時(shí)，目前很多服務(wù)推薦理論與算法是在小規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，探討適應(yīng)大數(shù)據(jù)的服務(wù)推薦方法顯得越來越迫切。 本研究綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理、智能決策、知識(shí)管理等IT技術(shù)和管理理論與方法，系統(tǒng)地從支持技術(shù)、知識(shí)結(jié)構(gòu)、行為分析和匹配實(shí)現(xiàn)等過程提出一種強(qiáng)調(diào)主動(dòng)服務(wù)的全新的服務(wù)推薦理論和方法。探討客戶群及個(gè)體客戶管理技術(shù)，研究客戶特征、客戶需求以及客戶服務(wù)均是多屬性情況下的群級(jí)映射關(guān)系和個(gè)性化映射關(guān)系。根據(jù)客戶群的這些定性特征，判斷客戶群之間的“質(zhì)”的差異。基于個(gè)體特征差異，對(duì)個(gè)體粗略服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，得到精準(zhǔn)的服務(wù)內(nèi)容。最終實(shí)現(xiàn)從客戶群級(jí)到個(gè)體客戶級(jí)的精準(zhǔn)服務(wù)推薦。 首先，構(gòu)建客戶-服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型�；诒倔w論構(gòu)建客戶群體、個(gè)體客戶、元服務(wù)及亞元服務(wù)領(lǐng)域本體模型，理清各個(gè)本體之間的關(guān)聯(lián)，建立客戶-服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型，形成“客戶全體-客戶群體-個(gè)體客戶”和“元服務(wù)-亞元服務(wù)-精準(zhǔn)服務(wù)”的層次結(jié)構(gòu)；其次，基于N維云模型對(duì)客戶群體間相似性及個(gè)體特征差異進(jìn)行精確度量。對(duì)已有的云模型進(jìn)行推廣，提出N維云模型，構(gòu)建各種N維云模型發(fā)生器和N維云模型服務(wù)推理器，在此基礎(chǔ)上，從定量計(jì)算角度，提出多屬性客戶群體間相似性精確度量算法和個(gè)體客戶特征差異值精確度量算法；再次，實(shí)現(xiàn)服務(wù)規(guī)則二次匹配。第一次匹配是客戶群與元服務(wù)之間的匹配，探求客戶群的共性特征和元服務(wù)項(xiàng)目之間在內(nèi)容與時(shí)間上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從元服務(wù)當(dāng)中找出符合各個(gè)客戶群共性特征的服務(wù)項(xiàng)目集合。第二次匹配是個(gè)體客戶與亞元服務(wù)之間的匹配，探求客戶的個(gè)性特征與亞元服務(wù)項(xiàng)目之間在內(nèi)容與時(shí)間上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而推理出符合客戶個(gè)性特征的精準(zhǔn)服務(wù)內(nèi)容；最后，通過實(shí)例數(shù)據(jù)仿真，驗(yàn)證了本文所提出的二次匹配算法能夠提高客戶服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：①構(gòu)建了N維云模型。本文基于已有的一維、二維和三維云模型基礎(chǔ)上，將普通云模型推廣到任意維度，給出N維云模型的定義和實(shí)現(xiàn)算法。使得云模型能夠更廣泛地運(yùn)用于管理領(lǐng)域；②提出了客戶群體間相似性度量算法�；谝延械难芯砍晒�，提出一種新的基于N維云模型的多屬性群體間相似性度量算法，該方法克服了傳統(tǒng)方法的缺陷，滿足相似性度量的性質(zhì)。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證了該方法的有效性；③提出個(gè)體客戶個(gè)性行為特征差異的度量方法。分別提出基于隸屬度的個(gè)性差異度量方法和基于客戶群標(biāo)準(zhǔn)人的差異性度量方法來測(cè)度個(gè)體客戶特征與其所屬客戶群共性特征之間的差異大�。虎茉诜⻊�(wù)管理領(lǐng)域首次提出二次匹配的思想與方法。設(shè)計(jì)服務(wù)匹配推理器，從客戶群體層次上，基于客戶群共性特征實(shí)現(xiàn)客戶群與元服務(wù)項(xiàng)目集的匹配，基于個(gè)體特征差異因子實(shí)現(xiàn)個(gè)體客戶與服務(wù)項(xiàng)目的精準(zhǔn)匹配。
【關(guān)鍵詞】：二次匹配 服務(wù)推薦 N維云模型 客戶行為分析
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F719;F224
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 目錄10-12
• 第1章 緒論12-33
• 1.1 研究的背景與意義12-15
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究目的與意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-28
• 1.2.1 二次匹配理論研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 精準(zhǔn)服務(wù)推薦研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.3 客戶與服務(wù)知識(shí)及概念分層研究現(xiàn)狀19-23
• 1.2.4 客戶行為分析研究現(xiàn)狀23-27
• 1.2.5 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)27-28
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和研究方法28-33
• 1.3.1 研究目標(biāo)28
• 1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容28-30
• 1.3.3 研究方法30-33
• 第2章 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦理論及其應(yīng)用價(jià)值分析33-55
• 2.1 傳統(tǒng)服務(wù)推薦方法存在的缺陷33-38
• 2.1.1 傳統(tǒng)服務(wù)推薦方法基本都局限于單次匹配的思想33-34
• 2.1.2 傳統(tǒng)服務(wù)推薦方法不能很好地處理不確定性問題34-38
• 2.2 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)38-51
• 2.2.1 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的相關(guān)概念和框架38-40
• 2.2.2 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的理論基礎(chǔ)—云模型40-51
• 2.3 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的優(yōu)勢(shì)及其應(yīng)用價(jià)值51-54
• 2.3.1 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的優(yōu)勢(shì)51-52
• 2.3.2 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦的應(yīng)用價(jià)值52-54
• 本章小結(jié)54-55
• 第3章 面向二次匹配的知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建55-82
• 3.1 基于本體的客戶知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建57-65
• 3.1.1 基于本體的客戶群體知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建57-62
• 3.1.2 基于本體的個(gè)體客戶知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建62-65
• 3.2 基于本體的服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建65-70
• 3.2.1 基于本體的元服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建65-68
• 3.2.2 基于本體的亞元服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建68-70
• 3.3 基于本體的客戶與服務(wù)總體知識(shí)框架70-74
• 3.3.1 客戶與服務(wù)知識(shí)的獲取來源70-71
• 3.3.2 客戶與服務(wù)各子類知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)71-74
• 3.4 客戶與服務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理與轉(zhuǎn)換74-81
• 3.4.1 客戶與服務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要內(nèi)容74-75
• 3.4.2 客戶與服務(wù)數(shù)據(jù)的粒度分析75-81
• 本章小結(jié)81-82
• 第4章 面向二次匹配的客戶群及個(gè)性行為分析模型82-106
• 4.1 客戶群體行為分析模型82-97
• 4.1.1 客戶群多層級(jí)劃分83-87
• 4.1.2 客戶群體間相似性度量87-93
• 4.1.3 客戶群共性特征提取93-97
• 4.2 客戶個(gè)性行為分析模型97-105
• 4.2.1 客戶個(gè)體群歸屬的確定97-100
• 4.2.2 客戶個(gè)體及客戶群體的動(dòng)態(tài)調(diào)整100-102
• 4.2.3 客戶個(gè)性差異的度量102-105
• 本章小結(jié)105-106
• 第5章 精準(zhǔn)服務(wù)項(xiàng)目的產(chǎn)生與發(fā)布106-120
• 5.1 基于云模型的服務(wù)推理器設(shè)計(jì)107-112
• 5.2 客戶群與元服務(wù)項(xiàng)目之間的匹配112-114
• 5.3 個(gè)體客戶與亞元服務(wù)項(xiàng)目之間的匹配114-118
• 5.4 精準(zhǔn)服務(wù)項(xiàng)目的發(fā)布118-119
• 本章小結(jié)119-120
• 第6章 基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦仿真分析120-141
• 6.1 客戶與服務(wù)知識(shí)本體構(gòu)建的仿真分析120-127
• 6.1.1 客戶與服務(wù)知識(shí)本體的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)120-124
• 6.1.2 客戶與服務(wù)信息的粒化與概念提升124-127
• 6.2 客戶群共性及個(gè)性行為仿真分析127-137
• 6.2.1 客戶群體間相似性的度量127-130
• 6.2.2 客戶群共性特征的提取130-135
• 6.2.3 客戶個(gè)性差異的度量135-137
• 6.3 客戶與服務(wù)之間二次匹配的仿真分析137-140
• 本章小結(jié)140-141
• 第7章 全文總結(jié)與研究展望141-145
• 7.1 全文總結(jié)141-142
• 7.2 本文創(chuàng)新點(diǎn)142-144
• 7.3 研究展望144-145
• 致謝145-146
• 參考文獻(xiàn)146-157
• 附錄一 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文及參與科研項(xiàng)目157-158
• 附錄二 公開發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與博士學(xué)位論文的關(guān)系158-159
• 附錄三 主要仿真程序159-164

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李春梅;吳云峰;;基于客戶個(gè)性偏好的服務(wù)匹配與選擇的研究[J];楚雄師范學(xué)院學(xué)報(bào);2007年06期

2 陸歡;吳慶憲;姜長(zhǎng)生;;多傳感器圖像的二次匹配算法[J];電光與控制;2008年01期

3 裘江南;仲秋雁;崔彥;;服務(wù)匹配模型中綜合語義匹配方法研究[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2007年06期

4 翟社平;魏娟麗;李增智;;基于Agent協(xié)商的語義Web服務(wù)知識(shí)模型[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年06期

5 楊云升;陳偉;;逆云模型在語音音質(zhì)評(píng)估中的應(yīng)用[J];電聲技術(shù);2007年05期

6 盧捍華;張凌云;;電信CRM中的客戶特征管理[J];電信科學(xué);2007年08期

7 修保新,吳孟達(dá);圖像模糊信息粒的適應(yīng)性度量及其在邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2004年02期

8 劉禹;李德毅;張光衛(wèi);陳桂生;;云模型霧化特性及在進(jìn)化算法中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2009年08期

9 李海林;郭崇慧;邱望仁;;正態(tài)云模型相似度計(jì)算方法[J];電子學(xué)報(bào);2011年11期

10 葛淑杰;;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的CRM系統(tǒng)中客戶行為[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2007年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 徐旭林;社會(huì)群體行為建模及其動(dòng)力學(xué)分析[D];南開大學(xué);2010年

2 蔡盈芳;基于本體的航空產(chǎn)品知識(shí)庫構(gòu)建研究[D];北京交通大學(xué);2011年

3 喻立;面向服務(wù)供應(yīng)鏈的客戶知識(shí)管理研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

4 葛繼科;語義網(wǎng)格環(huán)境中的服務(wù)匹配研究[D];西南大學(xué);2009年

5 鄧曉懿;移動(dòng)電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)推薦方法研究[D];大連理工大學(xué);2012年

6 謝琪;基于協(xié)同過濾與QoS的個(gè)性化Web服務(wù)推薦研究[D];重慶大學(xué);2012年

本文編號(hào)：871216