摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-24页 |
1.1 研究课题来源 | 第12页 |
1.2 研究背景、目的与意义 | 第12-14页 |
1.2.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2.2 研究目的 | 第13页 |
1.2.3 研究意义 | 第13-14页 |
1.3 国内外相关研究现状 | 第14-20页 |
1.3.1 客户需求信息获取 | 第14-15页 |
1.3.2 客户需求信息的分类 | 第15-18页 |
1.3.3 客户需求信息的处理和映射 | 第18-20页 |
1.4 存在的主要问题 | 第20-22页 |
1.5 本文的主要研究工作及其组织结构 | 第22-24页 |
第2章 客户需求信息规范化获取文档的构建及其相关模型研究 | 第24-41页 |
2.1 基于Web的客户需求信息获取 | 第24-26页 |
2.2 客户需求信息的规范化模型 | 第26-32页 |
2.2.1 客户需求信息的规范化结构 | 第27-28页 |
2.2.2 客户需求信息的规范化表达 | 第28-29页 |
2.2.3 规范化智能手机产品的客户需求信息文档 | 第29-32页 |
2.3 客户需求信息获取文档 | 第32-37页 |
2.3.1 客户需求信息获取文档的内容 | 第33-36页 |
2.3.2 客户需求信息获取文档的实现 | 第36-37页 |
2.4 客户需求信息获取文档的相关模型 | 第37-40页 |
2.4.1 客户需求信息获取文档的模型 | 第37-38页 |
2.4.2 客户需求信息获取文档的处理模型 | 第38-40页 |
2.5 本章小结 | 第40-41页 |
第3章 客户需求信息的定量标定与聚类分析 | 第41-59页 |
3.1 客户需求信息的定量标定 | 第41-49页 |
3.1.1 客户需求信息特征的定量标定方法 | 第42-45页 |
3.1.2 客户需求信息特征的相似性度量 | 第45-46页 |
3.1.3 面向智能手机产品的客户需求信息特征的定量标定 | 第46-49页 |
3.2 客户需求信息的聚类分析 | 第49-58页 |
3.2.1 基于质心的聚类分析方法 | 第50-51页 |
3.2.2 基于GCRI的聚类算法 | 第51-52页 |
3.2.3 面向智能手机产品的客户需求信息聚类方法 | 第52-58页 |
3.3 本章小结 | 第58-59页 |
第4章 客户需求信息的规范化处理方法 | 第59-79页 |
4.1 客户需求信息的规范化处理思路 | 第59-60页 |
4.2 客户需求信息规范化处理的相关理论研究 | 第60-70页 |
4.2.1 二元语义模型 | 第60-61页 |
4.2.2 规则模型 | 第61-63页 |
4.2.3 机器学习模型 | 第63-70页 |
4.3 基于规则-机器学习的客户需求信息规范化处理 | 第70-76页 |
4.3.1 基于模糊集规则的客户需求信息处理 | 第70页 |
4.3.2 基于分词规则的客户需求信息处理 | 第70-75页 |
4.3.3 基于规则-机器学习的客户需求信息处理 | 第75-76页 |
4.4 客户需求信息权重的计算 | 第76-78页 |
4.5 本章小结 | 第78-79页 |
第5章 基于客户需求信息的产品配置方法 | 第79-106页 |
5.1 模块化产品配置理论的研究 | 第79-87页 |
5.1.1 模块与产品配置 | 第79-81页 |
5.1.2 模块的划分原则 | 第81-82页 |
5.1.3 模块模型的构建 | 第82-86页 |
5.1.4 模块化产品配置方法 | 第86-87页 |
5.2 面向产品模块配置的客户需求信息映射 | 第87-94页 |
5.2.1 面向产品模块配置的客户需求信息映射模型 | 第87-90页 |
5.2.2 面向产品模块配置的客户需求信息映射方法 | 第90-93页 |
5.2.3 面向产品模块配置的客户需求信息映射步骤 | 第93-94页 |
5.3 基于智能手机客户需求信息的产品模块配置 | 第94-104页 |
5.3.1 智能手机客户需求信息的映射 | 第94-101页 |
5.3.2 智能手机产品模块的组合 | 第101-104页 |
5.4 本章小结 | 第104-106页 |
第6章 总结与展望 | 第106-109页 |
6.1 研究总结 | 第106-107页 |
6.2 研究创新点 | 第107-108页 |
6.3 研究展望 | 第108-109页 |
致谢 | 第109-110页 |
参考文献 | 第110-118页 |
附录1:博士期间参加的科研工作 | 第118-119页 |
附录2:博士期间撰写和发表的论文 | 第119页 |