基于粗糙集与 D_S 证据理论的汽车售后服务知识推理OACHSSCDCSTPCD
Knowledge Inference of Automotive After-Sales Service Based on Rough Set and D_S Theory
通过汽车用户的行为特征对用户的车辆进行售后服务知识推理对汽车售后服务质量的提升有着重要的意义。利用粗糙集与信息熵理论从众多的用户行为属性中提取出对汽车部件的状态有显著影响的客户特征行为属性作为推理证据，运用决策规则强度对各证据对应的基本概率赋值（ BPA）进行了确定，在此基础上运用D_S证据理论对各证据进行了合成，推理出客户的服务需求。通过实例证明了该方法可用于汽车售后服务知识推理。
Using the data of customer′s behavior characteristics to predict the customer′s demand for serv-ice has significance to improve the quality of automotive after-sales service .This paper rough set and entro-py theory are made use of to extract the characteristic attributes from a large number of customer behavior attributes , which have significant effect on the state of the automotive parts .The reasoning evidences are constituted by these characteristic att…查看全部>>
王虎;王锐;曾珠
武汉理工大学管理学院，湖北武汉430070武汉理工大学管理学院，湖北武汉430070武汉理工大学管理学院，湖北武汉430070
管理科学
客户行为粗糙集D_S证据理论
customer behaviorrough setD_S evidential theory
《工业工程》 2014 (5)
基于客户行为分析的服务挖掘机理与模型研究
35-40,6
国家自然科学基金资助项目（71071122）
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