基于粗糙集与 D_S 证据理论的汽车售后服务知识推理

摘要：

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。

关键词：客户行为、粗糙集、D_S证据理论

分类号：F270.5;TP301(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71071122

在线出版日期：2014-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：35-40