汽车客户售后服务项目个性化推荐研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·汽车售后服务 | 第12-13页 |
| ·社团挖掘 | 第13-14页 |
| ·二分图匹配 | 第14-15页 |
| ·服务推荐 | 第15-16页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·研究方法 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第18-26页 |
| ·社团挖掘算法 | 第18-19页 |
| ·二分图模型 | 第19-21页 |
| ·语义Web和本体技术 | 第21-22页 |
| ·个性化推荐 | 第22-26页 |
| ·基于规则的推荐技术 | 第23页 |
| ·协作过滤推荐技术 | 第23-24页 |
| ·基于内容的推荐技术 | 第24-25页 |
| ·混合推荐技术 | 第25-26页 |
| 第3章 对老客户的汽车售后服务推荐方法 | 第26-34页 |
| ·基于子团凝聚算法的客户细分 | 第26-29页 |
| ·基于二分图资源分配的服务推荐算法 | 第29-34页 |
| ·客户加权特征向量计算 | 第29-30页 |
| ·基于资源分配的二分图服务推荐模型 | 第30-34页 |
| 第4章 对新客户的汽车售后服务推荐方法 | 第34-44页 |
| ·引入人口统计学特征的客户相似度计算 | 第34-42页 |
| ·人口统计变量的选取 | 第34-37页 |
| ·客户相似度计算 | 第37-42页 |
| ·以服务序列为主的服务推荐方法 | 第42-44页 |
| 第5章 实证研究 | 第44-54页 |
| ·基于社团挖掘算法的客户细分 | 第44-47页 |
| ·客户加权特征向量计算 | 第47-50页 |
| ·基于二分图模型的客户汽车售后服务推荐 | 第50-51页 |
| ·客户相似度计算 | 第51-53页 |
| ·客户服务选择偏好预测 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文工作总结 | 第54-55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
