Web2.0环境下汽车制造企业客户需求知识获取研究

摘要

汽车制造企业为了以最快的速度、最低的成本为用户提供满足需要、品质卓越的成熟车型来快速占领市场，从而在市场竞争中取得有利地位，这使得企业的车型设计不得不更加关注客户的需求。目前，Internet已经成为世界上最大的信息发源地。在这海量的Web信息数据中，蕴含着大量具有潜在价值的内容，其中就包括针对汽车行业的客户需求。那么，如果能从这些海量的Web信息中挖掘出对企业有价值的隐含的客户需求，并对内容的表达、存储进行规范，则不仅能大大缩短产品的上市时间，而且对以客户满意为衡量标准的汽车制造企业有十分重大的影响。
　　针对上述问题，本文结合了本体论的思想和文本挖掘的原理以及知识获取的方法，对如何获取基于细分市场的汽车制造企业的客户需求知识进行了研究，本文的研究工作主要围绕以下三方面展开：
　　(1)鉴于客户需求对于汽车制造企业有极为重要的意义，提出了基于细分市场的汽车制造企业客户需求知识获取体系结构，并在该体系结构的基础上，提出了知识获取框架的功能模型，实现以需求推动生产的制造理念。
　　(2)针对网络环境下客户需求信息的特点，研究了基于客户需求本体知识库的产品特征提取，提出了产品特征提取模型；研究了基于句型模式匹配的句法分析方法和基于结构化处理的特征推演方法，实现了非结构化客户需求的结构化处理。
　　(3)在以客户需求为导向市场环境下，研究了基于事前细分和事后细分的需求知识获取方法与关键技术；提出了基于PCA的事后细分模型，用于识别客户群身份，获取该市场客户需求知识。
　　最后，为验证上述技术和方法的可行性，结合汽车制造企业客户需求知识获取，设计了一个简单的面向汽车制造企业的客户需求知识获取系统，开发了系统实现的大部分功能，并验证了相关方法和理论研究结果的有效性。

目录

文摘

英文文摘

致谢

插图清单

第一章 绪论

1.1 论文研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 客户需求研究现状

1.2.2 文本挖掘研究现状

1.2.3 本体论研究现状

1.2.4 产品特征提取研究现状

1.3 研究内容及章节安排

1.3.1 论文主要内容

1.3.2 论文章节安排

第二章 相关理论

2.1 基于客户身份的市场细分相关理论

2.1.1 市场细分的定义

2.1.2 市场细分的目的

2.1.3 市场细分的步骤

2.1.4 市场细分的方法

2.2 信息抽取和文本挖掘的相关理论

2.2.1 分词算法

2.2.2 聚类算法

2.2.3 主成分分析法

2.3 本体理论

2.3.1 本体的定义

2.3.2 本体的构建准则

2.3.3 本体的应用

2.4 本章小结

第三章 面向汽车制造企业的客户需求知识获取框架

3.1 面向汽车制造企业的客户需求知识获取需求分析

3.1.1 能够分类反馈需求知识

3.1.2 提供基于细分市场的市场分析

3.1.3 进行同级车型分析

3.1.4 引导汽车设计方案制定

3.2 面向汽车制造企业的客户需求知识获取体系结构

3.2.1 知识源层

3.2.2 知识描述层

3.2.3 知识获取层

3.2.4 用户层

3.3 客户需求知识获取体系功能模型.

3.4 本章小结

第四章 基于客户需求本体的产品特征提取

4.1 产品特征提取模型..

4.2 客户需求本体知识库

4.2.1 客户需求本体

4.2.2 产品实例

4.3 产品特征提取预处理阶段

4.3.1 基于网络爬虫的信息抽取

4.3.2 基于文本挖掘的文档除噪

4.4 基于特征推演的特征提取阶段

4.4.1 基于句型模式匹配的句法分析

4.4.2 基于结构化处理的特征推演

4.5 本章小结

第五章 基于市场细分的客户需求知识获取

5.1 基于事前细分的客户需求知识获取

5.1.1 基于客户基本信息的事前细分

5.1.2 基于事前细分的需求知识获取关键技术

5.2 基于事后细分的客户需求知识获取

5.2.1 基于PCA的事后细分模型

5.2.2 基于事后细分的需求知识获取关键技术

5.3 本章小结

第六章 实验研究

6.1 项目背景

6.2 系统组成结构

6.3 系统功能结构

6.4 开发工具与平台

6.5 系统实现

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目