| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-20页 |
| 1.2.1 网络在线客户服务 | 第14-16页 |
| 1.2.2 服务利润链 | 第16-17页 |
| 1.2.3 排序优化问题与方法 | 第17-20页 |
| 1.3 研究内容与研究思路 | 第20-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第21-23页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第23-39页 |
| 2.1 服务利润链 | 第23-30页 |
| 2.1.1 服务利润链的背景 | 第23页 |
| 2.1.2 服务利润链的要素 | 第23-26页 |
| 2.1.3 服务利润链的核心 | 第26-27页 |
| 2.1.4 服务利润链能力提升路径 | 第27-30页 |
| 2.2 QPSO 算法基本模型 | 第30-33页 |
| 2.2.1 算法思想来源 | 第30-31页 |
| 2.2.2 粒子群势阱模型建立 | 第31-32页 |
| 2.2.3 粒子的基本进化方程 | 第32-33页 |
| 2.3 量子粒子群算法 | 第33-39页 |
| 2.3.1 QPSO 的基本原理 | 第33-34页 |
| 2.3.2 QPSO 的特点 | 第34页 |
| 2.3.3 QPSO 的学习模式 | 第34-35页 |
| 2.3.4 QPSO 的流程 | 第35-37页 |
| 2.3.5 QPSO 的改进及应用 | 第37-39页 |
| 第3章 在线客户服务排序优化模型构建 | 第39-49页 |
| 3.1 优化问题的定义 | 第39页 |
| 3.2 服务利润链视角下的在线客户服务排序问题 | 第39-44页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 3.2.2 背景环境界定 | 第40-41页 |
| 3.2.3 服务价值度量 | 第41-42页 |
| 3.2.4 服务价值映射 | 第42-43页 |
| 3.2.5 基于服务价值的优化策略 | 第43-44页 |
| 3.3 在线客户服务排序优化模型构建 | 第44-49页 |
| 3.3.1 模型目标 | 第44-45页 |
| 3.3.2 模型假设 | 第45页 |
| 3.3.3 参数和变量 | 第45-46页 |
| 3.3.4 模型数据来源 | 第46页 |
| 3.3.5 在线客户服务排序优化模型 | 第46-49页 |
| 第4章 基于 QPSO 的在线客户服务排序实现 | 第49-58页 |
| 4.1 编码与解码方案 | 第49页 |
| 4.2 粒子初始化 | 第49-50页 |
| 4.3 粒子位置更新 | 第50-53页 |
| 4.3.1 交叉操作 | 第50-52页 |
| 4.3.2 变异操作 | 第52-53页 |
| 4.4 粒子适应度函数构造 | 第53-55页 |
| 4.4.1 适应度评价准则 | 第53页 |
| 4.4.2 适应度函数选择与定义 | 第53-54页 |
| 4.4.3 适应度的计算 | 第54-55页 |
| 4.5 在线客户服务排序问题的 QPSO 算法描述 | 第55-58页 |
| 4.5.1 QPSO 算法参数设置 | 第55页 |
| 4.5.2 QPSO 算法求解 | 第55-58页 |
| 第5章 在线客户服务排序优化模型算例 | 第58-68页 |
| 5.1 实验环境 | 第58页 |
| 5.2 算例 | 第58-65页 |
| 5.2.1 算例产生 | 第58-59页 |
| 5.2.2 模型求解 | 第59-65页 |
| 5.3 结果分析 | 第65-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表的学术论文及参与科研项目 | 第77-78页 |
| 附录 B 部分源程序清单 | 第78-85页 |