摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第一章 前言 | 第11-22页 |
1.1 研究背景 | 第11-14页 |
1.2 研究目的与意义 | 第14-15页 |
1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
1.3.1 电子服务概念的界定 | 第15-16页 |
1.3.2 传统服务评价模型研究现状 | 第16-17页 |
1.3.3 电子服务评价模型研究现状 | 第17-18页 |
1.3.4 电子服务质量评价体系研究现状分析 | 第18-19页 |
1.4 研究思路及研究内容 | 第19-20页 |
1.4.1 研究思路 | 第19页 |
1.4.2 研究内容 | 第19-20页 |
1.5 研究方法与技术路线 | 第20-22页 |
1.5.1 研究方法 | 第20-21页 |
1.5.2 技术路线 | 第21-22页 |
第二章 航空公司电子服务评价模型指标体系的建立 | 第22-32页 |
2.1 评价指标的初步选择 | 第22-25页 |
2.1.1 基础模型及维度 | 第22-23页 |
2.1.2 航空公司电子服务特点分析 | 第23-24页 |
2.1.3 初步确定航空公司电子服务质量评价指标 | 第24-25页 |
2.2 问卷设计及数据收集 | 第25-27页 |
2.2.1 问卷设计 | 第25-26页 |
2.2.2 数据收集 | 第26页 |
2.2.3 问卷信度分析 | 第26页 |
2.2.4 样本分析 | 第26-27页 |
2.3 构建航空公司电子服务评价模型指标体系 | 第27-31页 |
2.3.1 第一次因子分析 | 第27-28页 |
2.3.2 第二次因子分析 | 第28-30页 |
2.3.3 确定最终电子服务评价指标 | 第30-31页 |
2.4 结论 | 第31-32页 |
第三章 评价指标权重的计算 | 第32-40页 |
3.1 权重计算方法的选择 | 第32-33页 |
3.1.1 主观赋权法 | 第32页 |
3.1.2 客观赋权法 | 第32-33页 |
3.1.3 本研究权重的方法选择 | 第33页 |
3.2 熵权法计算原理 | 第33-35页 |
3.2.1 熵权法计算权重的原理 | 第33-34页 |
3.2.2 运用熵权法计算指标权重的步骤 | 第34-35页 |
3.3 熵权法计算权重 | 第35-39页 |
3.3.1 评价体系权重计算的过程 | 第35页 |
3.3.2 熵权法计算e-S-QUAL模型各指标权重 | 第35-37页 |
3.3.3 熵权法计算e-RecS-QUAL模型各指标权重 | 第37-38页 |
3.3.4 熵权法计算整体E-S-QUAL模型的权重 | 第38-39页 |
3.4 结论 | 第39-40页 |
第四章 航空公司电子服务模糊综合评价 | 第40-47页 |
4.1 评价方法的选择 | 第40-41页 |
4.1.1 评价方法综述 | 第40-41页 |
4.1.2 评价方法选择 | 第41页 |
4.2 模糊综合评价 | 第41-45页 |
4.2.1 模糊评价方法计算原理和步骤 | 第41-42页 |
4.2.2 对e-S-QUAL模型模糊综合评价的计算 | 第42-44页 |
4.2.3 对e-RecS-QUAL模型模糊综合评价的计算 | 第44-45页 |
4.2.4 E-S-QUAL模型的评价结果 | 第45页 |
4.3 结论 | 第45-47页 |
第五章 小样本数据的航空公司电子服务评价 | 第47-55页 |
5.1 模糊神经网络评价原理 | 第47-52页 |
5.1.1 模糊理论 | 第47-48页 |
5.1.2 BP神经网络原理 | 第48-52页 |
5.2 e-S-QUAL模型模糊神经网络模型评价 | 第52-54页 |
5.2.1 评价数据处理 | 第52-53页 |
5.2.2 e-S-QUAL模型的神经网络评价 | 第53-54页 |
5.2.3 e-S-QUAL神经网络评价的检验 | 第54页 |
5.3 模糊神经网络评价系统的软件实现 | 第54-55页 |
第六章 结论 | 第55-58页 |
6.1 本文的主要工作 | 第55-56页 |
6.2 本文的创新点 | 第56页 |
6.3 建议与展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
附录1 航空公司电子服务质量评价调查问卷 | 第61-65页 |
附录2 航空公司电子服务质量模糊神经网络评价系统MATLAB程序代码 | 第65-67页 |
攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
致谢 | 第68页 |