| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·文献综述 | 第12-22页 |
| ·粗糙集理论综述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘理论综述 | 第16-18页 |
| ·新服务开发的研究综述 | 第18-22页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 服务概念开发 | 第25-32页 |
| ·服务的定义及特征 | 第25-26页 |
| ·服务概念开发 | 第26-31页 |
| ·新服务开发 | 第26-29页 |
| ·服务概念开发的任务和内容 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 服务概念开发的数据挖掘模型 | 第32-43页 |
| ·基于粗糙集的知识约简和知识表达系统 | 第32-34页 |
| ·知识约简和核 | 第32-33页 |
| ·知识的依赖性 | 第33页 |
| ·基于粗糙集的知识表达系统 | 第33-34页 |
| ·服务概念开发的分类数据挖掘思想 | 第34-35页 |
| ·服务概念的分类问题 | 第34页 |
| ·服务概念的分类数据挖掘 | 第34-35页 |
| ·服务概念开发的决策树分类方法 | 第35-37页 |
| ·决策树概述 | 第35-36页 |
| ·决策树分类方法与其他分类方法的比较分析 | 第36-37页 |
| ·服务概念开发的数据挖掘模型研究 | 第37-42页 |
| ·服务概念开发的知识表达系统 | 第38页 |
| ·服务概念开发中的数据预处理 | 第38-40页 |
| ·对知识表达系统进行离散化处理 | 第40页 |
| ·属性约简和值约简，进行决策表的数据挖掘 | 第40页 |
| ·服务概念开发的决策树构建及其算法改进 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 应用研究——以长沙联通公司的服务概念开发为例 | 第43-55页 |
| ·长沙联通的服务背景 | 第43页 |
| ·影响长沙联通服务概念开发的因素分析 | 第43-44页 |
| ·模型在长沙联通服务概念开发中的应用 | 第44-51页 |
| ·数据准备 | 第44-45页 |
| ·对表中各属性进行离散化处理 | 第45-46页 |
| ·属性约简 | 第46-48页 |
| ·用属性重要度的分类算法生成决策树 | 第48-50页 |
| ·提取规则，评价模型 | 第50-51页 |
| ·长沙联通的服务概念开发策略 | 第51-54页 |
| ·以顾客需求为导向 | 第51-53页 |
| ·优化服务概念开发流程 | 第53-54页 |
| ·优化组织结构，进行员工培训 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第61页 |