基于二次匹配的精準(zhǔn)服務(wù)推薦研究.pdf

1、服務(wù)業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)的重要發(fā)展領(lǐng)域，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)愈來愈受各國政府的高度重視。整體上看，我國產(chǎn)業(yè)活動(dòng)單位的行業(yè)變化正朝著服務(wù)業(yè)，特別是新興服務(wù)業(yè)的方向發(fā)展。信息技術(shù)的應(yīng)用與新興服務(wù)業(yè)的發(fā)展存在著相互促進(jìn)關(guān)系，信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)催生了現(xiàn)代化新興服務(wù)業(yè)的發(fā)展。隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，服務(wù)推薦技術(shù)逐步成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的重要研究方向。服務(wù)推薦已經(jīng)從Web服務(wù)推薦領(lǐng)域，逐步運(yùn)用到圖書館圖書借閱推薦、云服務(wù)推薦、個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)推薦、金融信息服務(wù)推薦

2、等領(lǐng)域。當(dāng)前，信息技術(shù)在服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用使得服務(wù)水平得到大幅度提升，但面對(duì)客戶需求的日益?zhèn)€性化和差異化，仍需不斷吸收先進(jìn)的技術(shù)和理念持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量來滿足客戶的需求。同時(shí)，目前很多服務(wù)推薦理論與算法是在小規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，探討適應(yīng)大數(shù)據(jù)的服務(wù)推薦方法顯得越來越迫切。
　　本研究綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理、智能決策、知識(shí)管理等IT技術(shù)和管理理論與方法，系統(tǒng)地從支持技術(shù)、知識(shí)結(jié)構(gòu)、行為分析和匹配實(shí)現(xiàn)等過

3、程提出一種強(qiáng)調(diào)主動(dòng)服務(wù)的全新的服務(wù)推薦理論和方法。探討客戶群及個(gè)體客戶管理技術(shù)，研究客戶特征、客戶需求以及客戶服務(wù)均是多屬性情況下的群級(jí)映射關(guān)系和個(gè)性化映射關(guān)系。根據(jù)客戶群的這些定性特征，判斷客戶群之間的“質(zhì)”的差異?；趥€(gè)體特征差異，對(duì)個(gè)體粗略服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，得到精準(zhǔn)的服務(wù)內(nèi)容。最終實(shí)現(xiàn)從客戶群級(jí)到個(gè)體客戶級(jí)的精準(zhǔn)服務(wù)推薦。
　　首先，構(gòu)建客戶-服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型。基于本體論構(gòu)建客戶群體、個(gè)體客戶、元服務(wù)及亞元服務(wù)領(lǐng)域本體模型，

4、理清各個(gè)本體之間的關(guān)聯(lián)，建立客戶-服務(wù)知識(shí)結(jié)構(gòu)模型，形成“客戶全體-客戶群體-個(gè)體客戶”和“元服務(wù)-亞元服務(wù)-精準(zhǔn)服務(wù)”的層次結(jié)構(gòu)；其次，基于 N維云模型對(duì)客戶群體間相似性及個(gè)體特征差異進(jìn)行精確度量。對(duì)已有的云模型進(jìn)行推廣，提出N維云模型，構(gòu)建各種N維云模型發(fā)生器和N維云模型服務(wù)推理器，在此基礎(chǔ)上，從定量計(jì)算角度，提出多屬性客戶群體間相似性精確度量算法和個(gè)體客戶特征差異值精確度量算法；再次，實(shí)現(xiàn)服務(wù)規(guī)則二次匹配。第一次匹配是客戶群與元服

5、務(wù)之間的匹配，探求客戶群的共性特征和元服務(wù)項(xiàng)目之間在內(nèi)容與時(shí)間上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從元服務(wù)當(dāng)中找出符合各個(gè)客戶群共性特征的服務(wù)項(xiàng)目集合。第二次匹配是個(gè)體客戶與亞元服務(wù)之間的匹配，探求客戶的個(gè)性特征與亞元服務(wù)項(xiàng)目之間在內(nèi)容與時(shí)間上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而推理出符合客戶個(gè)性特征的精準(zhǔn)服務(wù)內(nèi)容；最后，通過實(shí)例數(shù)據(jù)仿真，驗(yàn)證了本文所提出的二次匹配算法能夠提高客戶服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。
　　本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：①構(gòu)建了N維云模型。本文基于已有的一維、二維和

6、三維云模型基礎(chǔ)上，將普通云模型推廣到任意維度，給出N維云模型的定義和實(shí)現(xiàn)算法。使得云模型能夠更廣泛地運(yùn)用于管理領(lǐng)域；②提出了客戶群體間相似性度量算法。基于已有的研究成果，提出一種新的基于N維云模型的多屬性群體間相似性度量算法，該方法克服了傳統(tǒng)方法的缺陷，滿足相似性度量的性質(zhì)。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證了該方法的有效性；③提出個(gè)體客戶個(gè)性行為特征差異的度量方法。分別提出基于隸屬度的個(gè)性差異度量方法和基于客戶群標(biāo)準(zhǔn)人的差異性度量方法來測(cè)度個(gè)體客戶特