| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外现状分析 | 第12-15页 |
| 1.2.1 服务生命周期业务协同现状分析 | 第12-13页 |
| 1.2.2 SLM战略管理研究现状分析 | 第13-14页 |
| 1.2.3 客户价值研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第15-16页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 服务生命周期服务业务协同需求分析与模式研究 | 第16-27页 |
| 2.1 传统企业服务生命周期管理模式分析 | 第16页 |
| 2.2 传统企业服务生命周期管理模式问题分析 | 第16-17页 |
| 2.3 支持战略管理的服务业务模式研究 | 第17-19页 |
| 2.4 系统需求分析与流程设计 | 第19-26页 |
| 2.4.1 主动服务需求分析与流程设计 | 第19-21页 |
| 2.4.2 信息反馈需求分析与流程设计 | 第21-23页 |
| 2.4.3 生产支持需求分析与流程设计 | 第23-24页 |
| 2.4.4 服务生命周期数据分析需求分析与流程设计 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 支持服务生命周期战略管理的服务业务协同系统设计 | 第27-43页 |
| 3.1 系统设计目标 | 第27页 |
| 3.2 系统总体解决方案 | 第27-28页 |
| 3.3 系统架构设计 | 第28-31页 |
| 3.4 系统功能设计 | 第31-37页 |
| 3.4.1 主动服务功能设计 | 第31-33页 |
| 3.4.2 信息反馈服务功能设计 | 第33-35页 |
| 3.4.3 生产支持服务功能设计 | 第35页 |
| 3.4.4 服务生命周期数据分析功能设计 | 第35-36页 |
| 3.4.5 服务业务协同用例图 | 第36-37页 |
| 3.5 数据库设计 | 第37-42页 |
| 3.5.1 数据库概念模型设计 | 第37-38页 |
| 3.5.2 数据库逻辑模型设计 | 第38页 |
| 3.5.3 数据库表设计 | 第38-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于支持向量机SVM的客户价值研究 | 第43-65页 |
| 4.1 服务生命周期管理的问题描述 | 第43页 |
| 4.2 服务生命周期战略管理解决策略 | 第43-44页 |
| 4.3 多种算法比较分析及算法选择 | 第44-45页 |
| 4.4 支持向量机理论分析 | 第45-52页 |
| 4.4.1 统计学习理论分析 | 第45-48页 |
| 4.4.2 支持向量机分析 | 第48-51页 |
| 4.4.3 核函数分析 | 第51-52页 |
| 4.4.4 SVM算法优势分析 | 第52页 |
| 4.5 客户价值分析模型指标体系构建 | 第52-55页 |
| 4.5.1 客户价值等级界定 | 第52-54页 |
| 4.5.2 客户价值分析指标体系 | 第54-55页 |
| 4.6 基于多分类支持向量机的客户价值分析模型应用 | 第55-64页 |
| 4.6.1 数据预处理 | 第56-58页 |
| 4.6.2 SVM多分类方案设计 | 第58-59页 |
| 4.6.3 核函数类型选择 | 第59-60页 |
| 4.6.4 核函数最佳参数选择 | 第60-61页 |
| 4.6.5 客户价值数据集的训练、分析与应用 | 第61-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 支持服务生命周期战略管理的服务业务协同系统开发与实现 | 第65-88页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第65页 |
| 5.2 系统主要功能实现 | 第65-86页 |
| 5.2.1 主动服务功能模块实现 | 第65-77页 |
| 5.2.2 信息反馈功能实现 | 第77-79页 |
| 5.2.3 生产支持功能实现 | 第79-81页 |
| 5.2.4 服务生命周期数据分析功能实现 | 第81-86页 |
| 5.3 系统实现总结 | 第86-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 总结与展望 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与科研项目 | 第93页 |
