汽车技术性能综合评价方法及应用

基于汽车等速100 km油耗、最高车速和0～100 km/h制动距离等基本技术性能指标,以及发动机排量、整车质量和售价等参数构建技术性能指标H、综合参数W和性价比N,形成多维综合评价方法,并提出一种以W为特征参数的汽车标识方式。在此基础上,对我国汽车市场主要品牌车型的技术性能、性价比等参数与销量之间的相关性进行研究。研究结果表明:不同品牌及车型的技术性能存在明显差异,合资品牌汽车技术性能比国产品牌的优,但性价比却显著比国产品牌的低;消费者对轿车、SUV和MPV的选择标准也存在差异,消费者选购轿车时更看重产品的技术性能和品牌;选购SUV时,消费者更关注产品的综合性能,而选购MPV时,消费者则更注重产品的实用性和性价比;高性能小排量发动机、高容量电池和电机系统、汽车轻量化与智能化及驱动技术(油电混合、增程式,尤其是四驱技术,驱动与制动系统一体化)的重大突破有望促成我国汽车产业跨越式发展。     

模糊数学贴近度在商品选购中的应用

以汽车选购为例,采用模糊数学中模糊模型识别的方法,改进当前电子商务中的购物应用软件.将消费者对事物的期望值进行量化,创建相应的数学模型,改进并完善贴近度算法,最终得到一套在商品选购中最贴近消费者需求的算法.     

政府和社会资本合作模式下智慧燃气建设实践研究

城镇燃气是城市公用基础设施中重要的环节之一，人们对燃气的需求不仅体现在供需方面，还体现在其更智能的运营、更快捷的公共服务等即智慧燃气建设。在面临国有城市燃气企业竞争、庞大建设运营资金需求、公共服务需求急迫的挑战下，将政府和社会资本合作模式（(Public-Private Partnership, PPP）与智慧燃气建设结合有利于缓解政府预算压力，提高公共服务的效率，然而PPP模式并不适用于所有的项目，所以需要采用物有所值来评价PPP模式是否适用于项目。本文根据智慧燃气建设PPP模式的特点，以广西梧州市蒙山县燃气供应项目为例，结合《PPP物有所值评价指引(试行)》中的指标评价内容，增加了社会效益指标，其又包含智慧建设、智慧运营、智慧服务的指标评价内容。在进行物有所值评价中引入直觉模糊集理论，解决专家评价时存在的犹豫度问题，获得较为客观的指标权重。结果表明，广西梧州市蒙山县燃气供应项目采用PPP模式优于传统模式。     

基于灰色模糊评价的B2C消费者满意度评价研究

B2C消费者满意度的评价研究对于进一步推动B2C的优化升级提升其服务能力具有重要意义.针对目前B2C消费者满意度评价模型存在的缺陷,以消费者需求为导向从网站、商品、服务、用户体验和便捷性与个性化五个方面设计了评价的指标体系,利用层次分析法确定了各评价指标的权重.在指标体系构建的基础上,将评价主体消费者纳入到评价模型当中,对评价模型进行了修正,构建了基于灰色模糊综合评价法的B2C消费者满意度评价模型.选用京东商城案例验证了满意度评价的合理性和可行性,根据满意度评价结果为京东商城提出了优化建议.     

主成分分析在液晶显示器性能评价中的应用

选取反映液晶显示器综合性能的5项重要指标,运用主成分分析法对著名品牌液晶显示器的性能进行了定量分析;对选取的各品牌液晶显示器按照性价比高低做了排序,为消费者选购液晶显示器提供参考依据.     

基于信任关系的潜在好友推荐方法

如何有效地帮助用户挖掘平台潜在好友成为电子商务中一项非常重要的服务需求。提出了一种综合考虑用户间兴趣因素和信任因素的好友推荐方法,设计并构建了一个包括用户声望信任和局部信任的混合信任网络,将网络中信任评价度与协同过滤中兴趣评分相似度进行组合来衡量用户间好友相似关联,以实现好友推荐。在Epinions数据集上以准确率、召回率和F值作为实验评价指标,对所提方法进行验证,相比其他同类应用准确率在10％-15％、召回率在10％～20％的性能,本文方法的准确率和召回率的最佳性能分别达到22．47％和21．15％,实验证明本文方法有效提高了推荐性能。     

基于评论分析的评分预测与推荐

推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.     

PLD设计工具综合评价标准的建立

为选择优秀的 PL D设计工具 ,构造适宜的集成设计环境 ,以缩短设计周期 ,提高设计质量 ,提出了 PL D设计工具的综合评价标准 .该标准是根据相关标准和 PL D设计工具的个性建立的 ,包括质量评价标准、标准化程度、先进性和智能性、性价比等 4个不同的方面 .该标准为用户选择 PL D设计工具提供了依据     

基于模糊 C均值聚类算法在消费心理学中的应用

手机厂商为了提高销售份额,就必须了解消费者的需求。传统的C均值分析方法对距离比较敏感,借助模糊控制理论可以克服传统方法的缺点。本文随机抽取200名大学生对影响智能手机选购的6个因素进行问卷调查,运用改进的模糊C均值聚类进行数据分析,结果表明：手机的功能、外观和手机品牌对选购手机具有影响作用。结果有助于手机厂商了解用户的消费心理,提高产品竞争力。     

基于反向最远邻的商品推荐算法研究

有效的推荐算法可以最大限度地发掘商品的价值.通过研究用户的偏好,分析了从海量商品信息中为用户推荐感兴趣内容的方法.目前大多数推荐系统向用户推荐的是较为流行的商品,而忽略了那些当下不"热门",却有着巨大潜力的商品.以发掘小众中的大众商品为目的,提出了一种基于反向最远邻(Reverse Furthest Neighbor, RFN)查询的商品推荐算法:基于专家用户的信任协同过滤算法,替代传统用户相似匹配的协同过滤推荐算法;利用幂律对商品进行范围缩减,优化系统筛选的效率,实现了对有潜在价值商品的推荐,使小众商品属性的分布得到更深层次的挖掘.实验结果表明本文推荐算法输出结果质量较高,适用于解决部分"长尾问题".     

基于模糊综合评判的汽车整车品质评价指标的研究

基于用户需求驱动模型和模糊综合评判模型,文章建立了汽车整车品质满意度的评价指标体系和评价模型.以某型汽车作为实例,利用建立的汽车整车品质满意度模糊综合评判模型对汽车整车品质满意度进行了实际评价,评价结果能够较好地反映汽车的整车品质.     

数据驱动下科技情报智慧服务模式研究

情报服务的主要目的是为客户提供有用的信息和分析,以实现客户的决策需求。基于信息化技术的不断发展,情报服务在各个领域中起到了愈加重要的作用。为充分发挥科技情报智慧服务的作用与价值,该文明确了科技情报智慧服务的关键要素——智慧数据、用户需求、智能技术、科技情报工作者、科技情报智慧服务平台,并指出科技情报智慧服务具有情报数据多源性、用户需求敏感性、分析技术智能性、智慧服务场景化的特征。基于此,该文阐述了多源数据驱动,确定了智慧服务模式构建思路,在用户需求智慧感知功能、情报服务智慧决策功能、用户服务智能推送功能3个方面,对数据驱动下科技情报智慧服务模式的构建进行研究。     

城市道路用户满意度评价——以南通市为例

通过分析影响城市道路用户满意度的主要因素,建立了城市道路用户满意度评价指标体系。以南通市为例,采用满意度问卷调查法,通过李克特量表法对评价指标进行量化;基于FCE-AHP模型对南通市城市道路用户满意度进行综合评价,综合满意度为3.56,接近于比较满意,其中,舒适水平和信息化水平是南通市未来提升城市道路服务水平的工作重点;采用交叉分析法对不同城市道路用户特征进行满意度差异分析,结果表明,宜根据不同的用户需求提供差异化的城市道路服务,重点改善出行时间长、驾驶公交车和出租车用户的城市道路使用体验,特别关注老龄用户的城市道路出行服务,以应对南通的深度老龄化趋势。     

基于词典的商品评论情感分析

为了挖掘商品评论中有价值的信息,有效分析用户对商品的直接反馈,文章基于通用的情感词典,以国内某电商平台上的商品评论为研究对象,根据词频共现方法拓展情感词典,基于构建的情感词典对评论进行情感极性分析。根据分析结果,不仅能够帮助商家优化商品属性,更好地满足消费者的需求,还可以指导用户制定合理的购买决策。     

基于复杂属性商品的混合协同过滤推荐模型

协同过滤作为应用最广、研究最多的推荐算法,但依旧面临数据稀疏性、冷启动、数据质量差等固有问题,同时也鲜有研究者从实用角度基于商品性价比方面提高预测精确度.为此,本文综合考虑用户主观评分和商品客观评分,并在此基础上结合情境预过滤、社会网络理论以及专家意见提出了一种混合协同过滤推荐模型,在一定程度上缓解了上述缺点.并通过真实网上汽车销售数据实验,表明该模型相对传统协同过滤具有更高的预测精度,更适用于具有复杂属性的商品.     

面向大批量定制的产品配置方案综合评价模型研究

大批量定制环境下,如何协助用户选择合适的产品配置方案是一个复杂的多目标决策问题.本文结合大批量定制环境下产品配置的特点,以客户为评价主体,建立了产品配置方案的综合评价体系结构,采用模糊层次分析法对配置方案评价进行建模和计算.以自行车的配置方案评价为实例进行了分析,阐述了对配置方案进行综合评价的过程,验证了该评价方法的可行性和评价模型的合理性.     

定制营销概述及其策略分析

近年来,丰富的商品供应带来了激烈的市场竞争,同时也促进了客户需求的多样化.为满足客户需求和赢得市场竞争,企业不得不生产定制化、个性化的产品并提供相应的服务,同时又要满足上市快、低成本和高质量的要求.大规模定制为企业提供了满足这些需求的一条途径.本文分析了定制营销发展的积极作用,对定制营销的营销策略,本文按照4c理论从顾客需求、成本、便利和沟通四个方面进行了阐述.     

基于自适应学习技术的变电站仿真培训系统设计与应用

在现代智能学习技术的发展背景下,变电站培训系统也在逐渐实现技术升级,而针对于传统系统与学员个性化学习需求所存在的不足之处,以智能化的自适应学习技术为研究基础,提出一种可以综合考虑用户模型有关特征,集合“教学、学习、联系、考核和评价”为一身的多种教学模式,依托于智能化与“互联网+”的智慧学习平台,旨在提升变电站运维人员的日常工作效率与质量以及处理紧急异常情况的工作能力,为个性化学习培训需求提供有效的仿真培训方案。     

上海轨道交通智能导向综合信息系统的交互界面设计浅析

轨道交通智能导向综合信息系统作为信息亭直接服务于广大乘客,对其交互设计的研究与探索对公共信息产品的开发设计有重要的意义.研究以交互界面为切入点、以用户需求为核心,通过对试行的上海轨道交通智能导向综合信息系统的界面、用户需求进行定性与定量的分析,从理解用户需求、综合利用系统、增加服务功能、加强视觉信息设计等方面提出可行的交互界面设计建议,为上海轨道交通智能导向综合信息系统的完善以及交互设计的发展做有益的探索.     

综合多维度优化的网络党建用户关系评价研究

针对云南省基层党建综合服务平台经典用户相似度算法结果精确度低的问题,提出一种党员用户关系评价模型.首先基于用户间的微博文本、位置、共同好友、交互、背景设计适用于该平台的相似度优化算法,然后利用最大似然估计方法综合5个维度的相似度结果,得到最终的党员用户关系评价模型.以平台真实数据对模型进行性能分析,结果表明,与基于网络距离和内容的相似度算法、基于微博的相似度算法相比,提出的优化算法及最终模型在准确率、召回率和F1值上均有较大提升.