航空公司呼叫中心主要存在问题和解决措施

通过对3家航空公司呼叫中心的调查，找出呼叫中心存在的主要问题。分析通过对客户服务代表的培训辅导，完善呼叫中心服务系统，提出运用多种通讯方式等有效措施解决问题。     

顾客满意指数的结构方程模型与应用

分析了经典的顾客满意指数的结构关系模型的基本原理;结合企业顾客满意指数测评的实际案例,给出了结合偏最小二乘回归(PLS)方法的顾客满意指数测评的线性结构关系(LISREL)路径分析的实施途径。此外,还通过控制某些中间变量的作用,研究了原因变量对结果变量影响作用分解的一般模式。     

基于产品平台技术的大规模定制质量保证研究

明确提出了针对大规模定制生产模式特点的质量保证体系的实现是一项系统工程,其实现方法主要包括:以顾客满意为中心,凝练顾客需求来构建产品平台;基于产品平台,重组产品过程;加强敏捷供应链管理,稳定产品平台质量;持续改进产品平台,推动最终产品质量提高等.体系实施研究的实践表明:基于产品平台技术的大规模定制质量保证可以帮助企业增强满足顾客群体与个体质量要求的能力,最终达到持续提升顾客满意的目的.      

基于顾客感知的酒店客房安全满意度影响因素研究

通过对基于顾客感知的国内星级酒店客房安全满意度调查数据的统计分析和定性的理论探讨,初步确定了影响酒店客房安全顾客满意度水平的八个因素,按相关程度依次是酒店等级、行业管理机构监管力度、酒店营业年数、酒店细节服务意识、酒店类型、当地酒店业发展水平、当地治安水平和酒店规模。并结合研究结果对提高酒店客房安全管理水平提出相关建议。     

Qualitative Spatial Reasoning for Topological Map Learning

Abstract

In this paper we investigate the application of qualitative spatial reasoning methods for learning the topological map of an unknown environment. We develop a topological mapping framework that achieves robustness against ambiguity in the available information by tracking all possible graph hypotheses simultaneously. We then exploit spatial reasoning to reduce the space of possible hypotheses. The considered constraints are qualitative direction information and the assumption that the map is planar. We investigate the effects of absolute and relative direction information using two different spatial calculi and combine the approach with a real mapping system based on Voronoi graphs.     

基于约束满足的多星对区域目标观测活动协同

多星对区域目标观测活动的协同问题是卫星任务规划与调度领域的新问题。讨论了采用多星协同模式观测区域目标的必要性，描述了协同问题的研究内容。基于约束满足理论，建立了多星协同问题的约束优化问题模型，提出了一种禁忌算法与约束传播相结合的求解机制。最后，以仿真算例验证了模型与算法的正确性和优化性能。     

基于满意度分析的航班延误处置收益研究

通过研究社会属性和出行特征对旅客在面对航班延误,航班取消等的不同心理反应和行为特征,针对目前旅客满意度研究中基本是依靠评价指标体系进行宏观定量评价的研究现状,提出一种基于行为决策理论(微观心理学)的满意度动力学模型,定量分析大面积航班延误情景下旅客满意度的动态变化和不同措施组合对满意度的提升效果.同时,建立基于前景理论的旅客满意度收益模型,实现旅客满意度变化与航空公司收益的函数映射,通过实验分析不同延误服务组合对航空公司的收益影响,为航空公司提升旅客满意度,提升服务的时效性和针对性提供理论基础.     

基于模糊数学的用户满意度评价

针对航天产品和服务,文章简要阐述了应用模糊数学进行用户满意度评价的具体应用方法和步骤,给出了具有实际意义的评价结论。     

民营企业员工流失意图影响因素研究

流失意图是流失行为产生的直接前因变量,对流失意图的准确预测有利于控制流失行为的发生.通过对部分民营企业的调查来分析影响流失意图的相关因素,从而为企业制定有效的员工保持策略提供相应帮助.     

Managing Temporal Constraints with Preferences

Abstract

Preferences in temporal problems are common but significant in many real world applications. In this paper, we extend our temporal reasoning framework, managing numeric and symbolic information, in order to handle preferences. Unlike the existing models managing single temporal preferences, ours supports four types of preferences, namely: numeric and symbolic temporal preferences, composite preferences and conditional preferences. This offers more expressive power in representing a wide variety of temporal constraint problems. The preferences are considered here as a set of soft constraints using a c-semiring structure with combination and projection operators. Solving temporal constraint problems with preferences consists in finding a solution satisfying all the temporal constraints while optimizing the preference values. This is handled by a variant of the branch and bound algorithm, we propose in this paper, and where constraint propagation is used to improve the time efficiency. Experimental tests, we conducted on randomly generated temporal constraint problems with preferences, favor a variant of MAC as the constraint propagation strategy that should be used within the branch and bound algorithm.