O2O服务组合市场决策与协同管理研究

目 录

第1章 国内外相关基础理论研究 1

1.1 O2O服务组合国内外研究现状 1

1.1.1 O2O服务组合 1

1.1.2 O2O服务组合优化 3

1.1.3 O2O服务质量 5

1.2 O2O服务组合管理国内外研究现状 7

1.2.1 元服务战略决策 7

1.2.2 服务组合协同管理 8

第2章 基础理论 10

2.1 O2O服务描述与建模 10

2.1.1 O2O服务属性描述 10

2.1.2 O2O服务本体建模 11

2.2 面向多视角的O2O网上服务资源本体模型 13

2.2.1 O2O网上服务资源本体构建原理 13

2.2.2 O2O服务资源本体概念模型 15

2.2.3 O2O服务资源本体实例 16

第3章 O2O服务组合资源的关联关系 20

3.1 基于语义的O2O服务组合资源关联 20

3.1.1 语义Web关联技术 20

3.1.2 基于概念的语义关联 21

3.1.3 基于文本的语义关联 22

3.2 基于规则的O2O服务组合资源关联 23

3.2.1 关联规则挖掘技术 23

3.2.2 关联规则的挖掘 24

3.2.3 挖掘结果分析 26

第4章 面向协同的O2O服务组合资源优化 29

4.1 O2O服务组合资源均衡优化 29

4.1.1 O2O服务组合资源市场 29

4.1.2 O2O服务组合资源负载与质量的关系 30

4.1.3 O2O服务组合价格与资源负载的关系 31

4.1.4 O2O服务组合资源均衡优化的基本框架 33

4.2 O2O服务组合价格策略 33

4.2.1 面向客户的O2O服务组合价格策略 33

4.2.2 O2O服务组合价格调整机制 37

4.3 O2O服务组合价格调整影响结果分析 39

4.3.1 价格调整对服务匹配的影响 39

4.3.2 价格调整对服务组合的影响 44

4.3.3 客户行为调整对服务匹配的影响 46

第5章 O2O服务组合QoS指标体系 50

5.1 O2O服务组合协同主体分析 50

5.1.1 O2O服务组合协同主体构成 50

5.1.2 O2O服务组合协同主体关系 51

5.1.3 网络消费者行为 53

5.2 O2O服务组合QoS指标体系映射机制 56

5.2.1 面向客户的CQoS指标体系 56

5.2.2 面向供应商的SQoS指标体系 61

5.2.3 CQoS与SQoS指标映射机制 62

5.3 O2O服务组合QoS指标体系 63

5.3.1 QoS指标体系的构建原则 63

5.3.2 指标体系的构建 64

5.3.3 O2O服务组合关键指标提取 70

5.4 O2O服务组合QoS指标体系综合评价 74

5.4.1 多级动态模糊综合评价模型构建 74

5.4.2 QoS指标无量纲处理 76

5.4.3 QoS指标权重分配 78

5.4.4 O2O服务组合QoS计算方法 79

第6章 面向协同的O2O服务组合市场决策 83

6.1 服务匹配的基本框架 83

6.1.1 功能相似度计算 84

6.1.2 质量相似度计算 85

6.2 客户选择行为 86

6.2.1 客户选择行为的Logit效用函数 86

6.2.2 选择设施的概率 87

6.3 O2O服务组合市场模型 88

6.3.1 考虑聚集效应的客户效用函数 88

6.3.2 考虑市场扩张和侵蚀的决策模型 90

6.3.3 服务组合的匹配度计算 92

6.3.4 模型求解 93

6.4 基于O2O服务组合关键QOS指标的WSI投资组合优化 95

6.4.1 面向客户的O2O服务组合模型分析 96

6.4.2 WSI投资组合成本影响因素分析 98

6.4.3 面向客户的WSI投资组合优化模型构建 100

6.4.4 WSI投资组合优化模型应用 104

第7章 O2O服务组合协同管理 112

7.1 O2O服务组合与元服务协同管理 113

7.1.1 服务集成商与元服务供应商协同管理 113

7.1.2 O2O服务组合与Web元服务协同管理 115

7.2 O2O服务组合线上与线下协同管理 115

7.2.1 线上、线下服务价格协同管理 116

7.2.2 线上、线下服务质量协同管理 117

7.2.3 线上、线下服务渠道协同管理 118

7.2.4 线上、线下服务沟通协同管理 118

7.3 O2O服务组合价值网协同管理 119

7.3.1 O2O服务组合价值网分析 119

7.3.2 基于价值网的O2O服务组合协同管理 121

第8章 O2O服务组合智能推荐方法 127

8.1 面向用户均衡需求的个体化O2O服务组合智能推荐方法 127

8.1.1 个体化O2O服务资源智能推荐模型 127

8.1.2 基于适合度的O2O服务资源智能推荐方法 129

8.1.3 基于兴趣度的O2O服务资源智能推荐方法 140

8.2 基于社会网络的社区化O2O服务资源智能推荐方法 142

8.2.1 O2O服务用户的社会网络构建 142

8.2.2 基于中心节点的重叠社区动态挖掘 143

8.2.3 基于节点相似性的动态社区发现算法 145

8.2.4 实证分析 147

参考文献 154

本书针对现有的O2O服务组合市场决策和管理方法单一的问题进行了研究，首先建立了面向多视角的O2O网上服务资源本体模型；然后分析了O2O服务组合资源均衡优化的基本框架，建立了O2O服务组合QoS指标体系，提出了面向协同的O2O服务组合市场决策模型；最后提出了O2O服务组合协同管理方法和O2O服务组合智能推荐方法。本书在推进网络环境下基于本体的O2O服务描述与建模，促进O2O服务组合资源优化与协同管理，满足O2O服务组合个性化智能推荐等方面，具有较强的理论意义和实用价值。全国计算机模拟与信息技术学会理事；湖北省电子商务学会副理事长；湖北省系统工程学会理事；武汉市系统工程学会常务理事。[1]国家自然科学基金“基于客户视角的Web服务组合优化与协同管理研究”，项目编号：71072077，负责人[2]国家自然科学基金“基于知识网格的电子商务智能推荐系统研究”，项目编号：70572079，负责人[3]国家科技支撑计划“电子商务与现代物流共性集成技术研究开发”， 2006BAH02A08，负责人[4]国家科技支撑项目“数字家庭服务资源智能挖掘与推荐技术研究”，项目编号：2011BAH16B02，参与人前 言随着网络经济和现代服务业的发展，电子商务从传统的面向商品的B2B（如阿里巴巴）、C2C（如淘宝网）等模式，发展到面向服务的O2O（Online to Offline，网上到网下）新模式（如微信服务号、嘀嘀打车和大众点评网）。O2O服务——这种网上预订服务、网下服务消费的新型电子商务模式让互联网成为网下交易的前台，为服务供应商创造了巨大的商机，也为应用服务的客户带来了便捷和可观利益。O2O服务组合把众多单个服务组合起来，满足客户对组合服务的个性化需求。现有O2O服务组合主要面向客户的网上功能搜索，未能将服务的概念真正引入其中，没有实现网上服务功能和质量与网下服务功能和质量之间的协同与均衡，未能面向客户的多样化需求提供个性化的服务推荐，这也使得O2O服务组合无法满足市场决策优化与多边协同管理的要求。本书在国家自然科学基金项目“基于客户视角的Web服务组合优化与协同管理研究”的资助下，借鉴了现有的个性化服务理论、本体论、语义Web和协同管理理论研究，从客户、服务供应商和O2O服务组合协同主体多视角研究了O2O服务组合市场决策与协同管理理论和方法。本书首先对O2O服务进行了描述与建模，建立了面向多视角的O2O网上服务资源本体模型，研究了O2O服务组合资源的关联关系（基于语义的服务组合资源关联、基于规则的O2O服务组合资源关联）；然后研究了O2O服务组合资源均衡优化的基本框架，建立了O2O服务组合QoS（服务质量）指标体系，提出了面向协同的O2O服务组合市场决策模型；最后提出了O2O服务组合协同管理方法，研究了O2O服务组合智能推荐方法。本研究成果在推进网络环境下基于本体的O2O服务描述与建模，促进O2O服务组合资源优化与协同管理，满足O2O服务组合个性化智能推荐等方面，具有较强的理论意义和实用价值。本书由聂规划教授主笔，负责全书写作大纲的拟定并总纂定稿。撰写分工如下：第1～2章由聂规划教授执笔；第5～7章由吴钟副教授执笔；第3～4章由陈冬林教授执笔；第8章由徐尚英博士执笔。在本书的撰写过程中，得到了有关院校同行专家和老师们的大力支持与帮助，特别是武汉理工大学和武汉理工大学华夏学院经管系电子商务专业的老师们，他们对本书的撰写提出了许多宝贵的建议，谨此一并致谢。作 者