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基于二次匹配的精准服务推荐研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-12页
第1章 绪论第12-33页
   ·研究的背景与意义第12-15页
     ·研究背景第12-14页
     ·研究目的与意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-28页
     ·二次匹配理论研究现状第15-17页
     ·精准服务推荐研究现状第17-19页
     ·客户与服务知识及概念分层研究现状第19-23页
     ·客户行为分析研究现状第23-27页
     ·国内外研究现状总结第27-28页
   ·研究内容和研究方法第28-33页
     ·研究目标第28页
     ·主要研究内容第28-30页
     ·研究方法第30-33页
第2章 基于二次匹配的精准服务推荐理论及其应用价值分析第33-55页
   ·传统服务推荐方法存在的缺陷第33-38页
     ·传统服务推荐方法基本都局限于单次匹配的思想第33-34页
     ·传统服务推荐方法不能很好地处理不确定性问题第34-38页
   ·基于二次匹配的精准服务推荐的相关概念及理论基础第38-51页
     ·基于二次匹配的精准服务推荐的相关概念和框架第38-40页
     ·基于二次匹配的精准服务推荐的理论基础—云模型第40-51页
   ·基于二次匹配的精准服务推荐的优势及其应用价值第51-54页
     ·基于二次匹配的精准服务推荐的优势第51-52页
     ·基于二次匹配的精准服务推荐的应用价值第52-54页
 本章小结第54-55页
第3章 面向二次匹配的知识结构模型构建第55-82页
   ·基于本体的客户知识结构模型构建第57-65页
     ·基于本体的客户群体知识结构模型构建第57-62页
     ·基于本体的个体客户知识结构模型构建第62-65页
   ·基于本体的服务知识结构模型构建第65-70页
     ·基于本体的元服务知识结构模型构建第65-68页
     ·基于本体的亚元服务知识结构模型构建第68-70页
   ·基于本体的客户与服务总体知识框架第70-74页
     ·客户与服务知识的获取来源第70-71页
     ·客户与服务各子类知识之间的关联第71-74页
   ·客户与服务数据的预处理与转换第74-81页
     ·客户与服务数据预处理的主要内容第74-75页
     ·客户与服务数据的粒度分析第75-81页
 本章小结第81-82页
第4章 面向二次匹配的客户群及个性行为分析模型第82-106页
   ·客户群体行为分析模型第82-97页
     ·客户群多层级划分第83-87页
     ·客户群体间相似性度量第87-93页
     ·客户群共性特征提取第93-97页
   ·客户个性行为分析模型第97-105页
     ·客户个体群归属的确定第97-100页
     ·客户个体及客户群体的动态调整第100-102页
     ·客户个性差异的度量第102-105页
 本章小结第105-106页
第5章 精准服务项目的产生与发布第106-120页
   ·基于云模型的服务推理器设计第107-112页
   ·客户群与元服务项目之间的匹配第112-114页
   ·个体客户与亚元服务项目之间的匹配第114-118页
   ·精准服务项目的发布第118-119页
 本章小结第119-120页
第6章 基于二次匹配的精准服务推荐仿真分析第120-141页
   ·客户与服务知识本体构建的仿真分析第120-127页
     ·客户与服务知识本体的应用实现第120-124页
     ·客户与服务信息的粒化与概念提升第124-127页
   ·客户群共性及个性行为仿真分析第127-137页
     ·客户群体间相似性的度量第127-130页
     ·客户群共性特征的提取第130-135页
     ·客户个性差异的度量第135-137页
   ·客户与服务之间二次匹配的仿真分析第137-140页
 本章小结第140-141页
第7章 全文总结与研究展望第141-145页
   ·全文总结第141-142页
   ·本文创新点第142-144页
   ·研究展望第144-145页
致谢第145-146页
参考文献第146-157页
附录一 攻读博士学位期间发表论文及参与科研项目第157-158页
附录二 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系第158-159页
附录三 主要仿真程序第159-164页

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