信息服务模型（共12篇）
信息服务模型 篇1
0引言
为促进我国工业健康可持续发展, 我国正在大力推进信息化与工业化深度融合。煤炭是我国的主要能源, 煤炭工业是我国国民经济的重要基础产业。 因此, 煤炭工业两化融合是我国信息化与工业化两化融合的重要环节之一。
煤炭企业信息服务是企业信息化的重要组成部分。强大的信息服务能力是优质信息服务的基础。 信息服务能力评价是提高信息服务质量和提升信息服务能力的关键。目前信息服务评价方面多采用AHP (Analytic Hierarchy Process) 层次分析法、模糊综合评价法等综合评价方法。但这些方法受主观因素影响较大、缺乏自学习能力、效率较低[1-2], 难以对信息服务能力进行客观评估。特别是煤炭行业信息服务能力评价难以像某件具体商品那样去评价它的质量, 也难以像服务行业通过收益去衡量[3]。因此, 针对煤炭行业信息化特点[4], 研究煤炭企业信息服务能力评价方法, 具有十分重要的意义。为此, 本文提出了基于模糊神经网络的信息服务能力评价模型, 对煤炭企业信息服务平台的信息服务能力进行客观的综合评价。
1信息服务能力评价指标
1.1信息服务能力评价二级指标
信息服务能力主要包括信息资源、系统性能、满意度、基础要素、服务方式等。信息服务能力可以从信息资源、信息服务基础设施、信息服务满意度、信息服务方式、信息服务结果等5个方面分别进行评价[3，5-8], 评价指标见表1。
1.2信息服务能力评价指标建立
鉴于多数二级指标无法直接获取数据, 难以直接进行评价, 因此, 采用指标功能团的方法对其进行分析。指标体系的一个重要特征是具有层次性。根据其层次性特点, 学者提出功能团的概念。功能团是指系统的元素以一定的形式结成具有一定功能的组织。功能团是某一层次的子系统。系统的层次结构是系统划分的基础[9]。
信息服务基础设施功能团包含计算机网络设施、计算机维护专业人才、资源共享度、可靠性以及安全性这5个二层功能团, 每个二层功能团又包含若干个三级功能团。
根据Ross等人和Weill等人在1996年分别提出信息技术基础设施的概念, 认为计算机网络设施包含计算机、通信技术、可共享技术平台及数据库[10]。本文将计算机网络设施功能团设置为包含服务器数量、通信设备、共享技术平台及数据库这4个三级功能团。
Capon和Glazer于1987年定义计算机人力资源包含:1具有计算机技术的人才, 如编程人员、系统分析与设计人员等;2具有计算机管理能力的人才, 即具有有效管理信息系统功能、与用户的协调和沟通能力、项目管理和领导才能的人才[10]。根据定义将原二级功能团中的计算机专业维护人才改名为计算机人力资源, 并包含计算机技术人才和计算机管理人才2个三级功能团。
姚姣娟提出资源共享度包含2个部分:内部共享度和外部共享度[1]。内部共享度指的是在企事业单位中局域网内的共享, 该共享具有针对性, 信息来源可以为外部互联网, 也可以是企业内部资料。外部共享度即为互联网内共享, 包括网站浏览、下载、 上传等。因此, 资源共享度指标功能团设置为由内部共享度和外部共享度2个三级功能团构成。
计算机网络中的可靠性通常是指通信的可靠协议。TCP协议就是一种可靠的协议。UDP协议是一种不可靠的协议, 通常适用于网络游戏等允许少量数据丢失的情况。通常企业应选择TCP协议作为通信协议。此外, 还有设备的可靠性, 除了采购质量较高的设备外, 还应对数据进行备份和维护, 防止数据丢失。因此, 可靠性功能团中包含了通信协议、 数据备份这2个子功能团。
为防止计算机内的机密文件泄露, 必须采取某种安全保密措施, 这些措施的有效程序如何就称为计算机系统的安全性或保密性。通常采用以下2种方式增强信息服务的安全性:1防火墙设置;2系统权限设置。因此, 安全性功能团是由防火墙及系统权限这2个子功能团构成。
将每个二层功能团用多个三层功能团表示, 最终建立的信息服务能力评价指标见表2。
2信息服务能力评价模型的建立
为客观地对信息服务能力进行综合评价, 本文采用基于模糊神经网络的评价模型[12-13]。根据研究目标和研究内容, 确定评价对象集为各被评价的煤炭企业信息服务平台。
2.1隶属函数的确定
论域U上的模糊集合F是指对于论域U中的任意元素u∈U, 都指定了某个数μF (u) ∈[0, 1]与之对应, 成为u对F的隶属度, 通常将模糊集合表示为F珟。这就定义了一个映射μF:
μF:U → [0, 1]
u→μF (u) (1)
这个映射称为模糊集合的隶属函数 。
常用的曲线隶属函数有Z型函数 (左大右小的偏小型下降函数) 、S型函数 (右大左小的偏大型上升函数) 、II型函数 (对称型凸函数) 。常用的直线型函数有三角形、梯形以及单值线形函数等。
本文出于方便性和可行性的考虑, 选择直线型函数作为评价模型的隶属函数。在真实情况中, 评价对象的论域在某个值域范围内可以完全隶属于某个评价等级, 所以需要在一定的取值范围内隶属度都为1, 而三角函数及单值线形函数都无法表达这种情况, 所以, 在本文中选用梯形函数作为评价模型的隶属函数, 如图1所示。
2.2评价矩阵的构建
首先, 确定评价因素和评价等级。设U={u1, u2, …, um}为刻画被评价对象的m种因素 (即评价指标) ;V={v1, v2, …, vn}为刻画每一因素所处的状态的种决断 (即评价等级) 。
这里, m为评价因素的个数, 由具体指标决定; n为评语的个数, 一般划分为3~5个等级。
本文中评价指标是根据表2中的信息服务能力评价指标确定的, 共有29个指标, 分别为{服务器数据, 通信设备, 共享技术平台, …, 员工满意度}, 即为{D1, D2, D3, …, D29}。本文将评价等级分为5个等级, 分别是{好, 较好, 一般, 较差, 差}, 满足制定评价等级的对称平衡、遵从语义顺序的要求。
其次, 构造评价矩阵。对某个研究对象考虑因素集中的单因素ui (i=1, 2, …, m) 作单因素评判, 从因素ui考虑该对象的评价等级vj (j=1, 2, …, n) 的隶属度为rij, 这样就得出第i个因素ui的单因素评判集:
ri= (ri1, ri2, …, rim) (2)
这样共有m个考虑因素的评价集, 可构造出一个总的评价矩阵R。即每一个被评价对象确定了从U到V的模糊关系R, 它是一个矩阵:
式中 : rij表示从因素ui考虑 , 该评价对象能被评为vi的隶属度 ( i=1 , 2 , … m ; j=1 , 2 , … n ) 。 具体地说 , rij表示第i个因素ui在第j个评语vj上的频率分布 , 一般将其归一化使之满足 Σrij=1 。 这样 , R矩阵本身就是没有量纲的 , 不需作专门处理 。
2.3权重的确定
评价因素集中的各个因素在“评价目标”中有不同的地位和作用, 即各评价因素在综合评价中占有不同的比重。拟引入U上的一个模糊子集A, 称权重或权数分配集, A={a1, a2, …, am}, 其中ai0, 且 Σai=1。它反映对诸因素的一种权衡。
本文中权重的确定采用BP神经网络的方法。 首先给权重一个固定值, 然后通过BP神经网络的学习和训练, 不断地修改权值, 得到最终趋于稳定的权值。
BP神经网络是采用Sigmoidal函数的多层感知器。BP神经网络采用多层结构, 包括输入层、 多个隐含层、输出层等, 各层间实现全连接。BP神经网络中的隐含层节点应采用Sigmoidal激活函数。
对隐含层节点和输出节点都是用Sigmoidal激活函数的BP神经网络的各计算节点, 有
式中:x= (x0, x1, …, xn-1) T为神经元的输入;w= (ω1, ω2, …, ωn) T为可调的输入权值;θ为偏移信号, 用于建模神经元的兴奋值域;u (·) 和f (·) 分别表示神经元的基函数和激活函数 (也叫神经元函数、挤压函数或活化函数) 。
基函数u (·) 多用作输出函数u=u (x, ω, θ) ; 激活函数的一般作用是对基函数输出u进行 “挤压”, yi=f (uj) , 即通过非线性函数f (·) 将u变到指定范围内。
假设BP网络的输入矢量为x∈Rn;隐含层有n1个神经元, 该隐含层输出为x′∈Rn1, x′= (x′0, x′1, …, x′n-1) T;输出层有m个神经元, 输出y∈Rm, y= (y0, y1, …, ym-1) T。又设输入层到隐含层的权值为ωij, 阈值为θi;隐含层到输出层的权值为ω′ik, 阈值为θ′k。于是各层神经元输出为
显然, 它将完成维空间矢量到维空间的映射。
权值修正是在误差反向传播中逐层完成的。通过BP神经网络的反向学习, 由输出层的误差修正各输出层的连接权值, 再计算出隐含层的误差量, 修正隐含层的连接权值, 整个网络更新一次为一个周期, 如此反复直到达到设定要求时停止学习。在网络学习的过程中, 权重值随着迭代的周期不断地更新, 通常是收敛的。权值的初始值对网络收敛速度有一定影响。另外一个对收敛速度具有影响的是学习步长。步长越小则权重更新量越小, 学习时间长, 效率低下;步长越长则权重更新量大, 容易导致在极值点附近振荡, 难以收敛。
BP神经网络设计包括以下内容:设计网络的层数、输入输出节点和隐含层节点的个数、链接方式。
2.4信息服务能力评价模型建立
R中不同的行反映了某个评价对象从不同的指标来看各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量A将不同的行进行综合, 就可以得到该被评事物从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度, 即模糊综合评价结果向量。
引入一个模糊子集B, 称模糊评价, 又称决策集, 即B= (b1, b2, …, bn) 。
一般令B=A*R (*为算子符号) , 称之为模糊变换。
最早的合成运 算采用查 德算子 ( 主因素突 出型 ) , 为了能够更好地显示每个指标对评价对象的影响 , 通常采用普通矩阵乘法 ( 即加权平均法 ) 。 加权平均法能够更为客观地反映评价对象的全貌 , 并与真实感 觉更为接 近 。 选用的合 成运算需 满足, 若评判结果 Σbi≠1 , 则应该对其进行归一化处理 。
3结语
针对煤炭企业信息服务的特点, 采用功能团的方法从信息资源、信息服务基础设施、信息服务满意度、信息服务方式、信息服务结果5个方面构建信息服务能力评价指标体系, 进而提出了基于模糊神经网络的信息服务能力评价模型。该模型具有如下优点:1克服了AHP、模糊综合评价的不足, 可解决评价中权重难以客观确定的问题;2可应用于对煤炭行业信息服务能力的整体评价或某个企业信息服务平台的信息服务能力评价;3易于操作, 计算速度快;4具有自我学习能力等。
信息服务模型 篇2
服务质量是服务质量差距的函数，测量企业内部存在的各种差距是有效地测量服务质量的手段，差距越大，顾客对企业的服务质量就越不满意，因此，差距分析可以作为复杂的服务过程控制的起点，为改善服务质量提供依据。因此，近20年来，服务质量差距研究便成了学者们关注的焦点。自从 PZB等人提出五差距模型至今，该模型在酒店服务质量研究领域不断地被完善和扩展。这些扩展研究基本上都是围绕着顾客、各级管理者和一线员工三个层面、采用定性或定量两种研究方法展开的。1.五差距模型研究
五差距模型在酒店服务质量管理研究中得到了广泛的应用，学者们结合酒店业的特点对该模型进行了研究。这些差距包括：
①管理者对顾客期望的感知与顾客期望之间的差距。它衡量管理者是否真正了解顾客的需求和期望。成功的服务开始于管理者对顾客期望的正确评价，如果他们对顾客的期望不了解就可能引发一系列的不良决策，导致顾客感知服务质量的降低。
②管理者对顾客期望的感知与酒店服务质量标准之间的差距。即使管理者对顾客的期望有很好的感知，他们仍然面临着将这些信息转化为服务标准的挑战。③服务质量标准与服务提供过程的差距。此差距大多由于一线员工的服务意愿和服务能力不足造成。由于属于劳动力密集型行业，因此，差距3是酒店业普遍存在的问题。
④服务提供与外部市场沟通之间的差距。该差距的产生往往是由于酒店在进行广告宣传、市场促销时过分承诺导致的。当实际提供的服务低于顾客根据这些承诺产生的期望时，顾客便会产生失望情绪。⑤顾客对服务质量的感知与期望之间的差距。此差距直接决定着顾客对酒店服务质量的评价，是五差距模型中最重要的差距。前述四个差距是导致差距5产生的主要原因，因此，企业必须首先改善和消除前四个差距才能达到管理差距5的目的。对差距5的研究是酒店服务质量研究的一个热点问题，对它的分析是监测酒店服务质量的重要工具。
以中国重庆某三星级酒店为例，对管理者和一线员工对顾客期望的感知与顾客期望之间的差距以及管理者与一线员工对顾客期望的感知之间的差距进行了研究。结果发现：仅有形性维度一线员工对顾客期望的感知超出了顾客期望;管理者对有形性、可靠性和移情性维度的期望感知值超过了一线员工的期望感知值，而在反应性和保证性维度方面则低于一线员工。同时在同一酒店内由于管理者能力的差异，其对各影响因素的认识与理解也不一致，因而在同一酒店内不同管理者的服务质量期望水平也存在着差距。
对服务质量差距的扩展和完善极大地丰富了差距模型的内容，增强了对差距5产生原因的解释能力，有利于酒店管理者从更深层次和更多角度寻找服务质量差的原因，为酒店服务质量的改善和提高提供指导。但是这些研究也存在一定的不足，多数研究者根据自己的研究目的，仅对模型中的某些差距进行了探讨，缺乏从管理者、员工和顾客三个层面对服务质量的全面系统分析，得出的结论也缺乏系统和深入。
2.酒店服务质量综合差距模型
综合前人的研究成果，提出以下酒店服务质量综合差距模型，旨在给酒店的管理者提供一个系统分析服务质量的途径，有针对性地进行服务质量管理。该模型全面考虑了酒店各级管理层、一线员工和顾客三个层次的期望和感知以及它们之间的逻辑关系。由于各级管理层、一线员工和顾客从不同的角度看待服务提供过程，他们对服务质量的期望、对顾客期望的感知以及服务质量的感知会存在一定的差异。因此，一系列的差距便会在服务提供者与接受者不同的期望与感知之间，或不同的感知之间产生。
该模型突出了一线员工在服务提供过程中的重要作用。一线员工是酒店服务的直接提供者，他们同顾客直接接触，是服务质量出现问题的中心。他们对顾客期望与服务质量的感知在很大程度上决定了他们在服务提供过程中的行为和态度，决定了酒店实际交付给顾客的服务质量水平，决定了顾客对实际服务质量的评价。
通过系统地分析模型中的各个差距以及他们之间的相互关系，酒店管理者就能够对酒店服务质量产生更全面和更深刻地认识，能够更迅速的发现服务提供过程中出现的问题，并找出产生问题的原因。
3.利用差距模型进行酒店服务质量管理的几点建议
由于各国各地区的环境不同，顾客的需求往往存在很大的差异。因此，不同的研究者以不同国家或地区的旅游者为样本对某些差距进行研究时，可能会得到相反的结果，有些结果甚至同人们的经验判断不一致。因此，酒店管理者应该根据自己酒店的特点，采用适合的方法或手段对服务质量差距进行客观的测量，避免主观臆测。
酒店管理者应该了解各差距的意义以及他们的测量方法，从顾客、各级管理者和一线员工等多个层面测量他们对服务质量的期望、对顾客期望的感知以及服务质量的感知，发现服务提供过程中存在的问题并分析其原因，通过改变三者的期望或感知来改善和提高酒店服务质量。
服务利润链模型的延伸 篇3
对于服务营销来说，产品就是服务，因此不可能把提供服务的人与服务分开来看，同时，提供服务的人与服务质量有着直接的关系。相关调查指出，雇员的三种行为会影响服务效果，包括雇员对服务意外的反应、雇员对客户需求的反应以及雇员自发的行动。正是由于服务者和服务的不可分割性，使服务者成为传递质量和影响消费者最终品牌感知的关键因素。因此，对于服务型企业而言，员工管理不仅仅是人力资源部门的责任，企业高层管理者必须参与到员工的管理工作中以确保客户能够得到最好的个人体验。但是，许多服务企业面临着影响服务质量和品牌形象的员工士气低落、员工产出低等问题。
服务利润链模型着重研究员工满意度的重要性，研究发现员工的满意度高低直接影响他们生产力的大小以及服务质量的好坏。更进一步的利润链模型则研究如何更好地激励并维持低收入工人的工作满意度，以确保服务的质量。
恶性循环
不可否认，我们大部分人都在日常生活中体验过恶劣的服务态度。导致这些恶劣态度的一个原因是低水平的员工满意度，同时，满意度低下还会导致员工生产水平降低以及流动率升高的后果。但是，面对这种情况，服务企业往往考虑到的并不是如何提高员工的满意度，因为经理人觉得高流动率与满意度无关，提高了满意度，员工还是会离开。这就形成了一个恶性循环：低满意度导致低服务水平和高流动率，而低服务水平和高流动率又会使企业更加减少在员工培训和其他方面的投入，进而使员工的满意度越来越低。长此下去只会不断地恶性循环，导致员工士气低下，服务质量下降。
服务利润链的修正
在《服务利润链》(The service Profit Chain)一书中，作者指出了一个打破这种恶性循环的方法。服务利润链是通过向一线员工提供优质培训、职业规划以及更有吸引力的薪酬等来支持他们的工作。通过这种做法能够降低员工的流动率，从而提高整体服务水平并最终提高销售额以及客户认同度。在2006年三、四月刊的《营销管理》(Marketing Management)杂志上，William Johnson和Larry Chiagouris指出企业如果能够在员工身上投入更多的话，员工的工作满意度及忠诚度会有显著提高，从而提高整体服务水平。
服务利润链的延伸
相关研究报告指出，服务人员与客户的关系可以直接影响客户对品牌的忠诚度，有超过50%的客户会因为与服务人员关系良好而成为品牌忠诚者。
但是，服务利润链也有不足的地方，那就是模型仅仅关注员工的薪酬、培训以及职业规划这几个方面，并没有注意到员工尤其是低收入员工由于生活得不到满足而对工作产生的不满。低收入员工经常会面对生活上的种种挑战，像缺乏工作技能、生活不稳定、不能参与正常的社交团体等，除此以外，低收入员工面对的最大问题是缺乏社会安全网或企业的医疗保障去帮助他们面对生活中的困难。这些问题都会严重地影响员工的出勤率、工作表现以及他们对工作的满意度。
有学者指出，已经有一部分企业把解决员工生活上的困难纳入员工管理工作中来，而这部分企业也正在不断地增加。但是在这些企业中，大部分都只是在一定程度上仅仅帮助一部分员工解决困难，例如为年轻的母亲准备育婴房等。基于这种情况，我们认为服务利润链的定义需要进行延伸，企业除了从形式上帮助员工解决问题以外，更需要从根本上为他们提供帮助。下图演示了这种解决低收入员工工作、个人生活以及家庭问题的服务利润模型，同时也展示了一条通过提高员工士气提高整体服务水平，最终赢得消费者满意及忠诚的成功之路。
管理启示
对于以上所说的服务利润链的延伸，我们建议企业采用以下几个步骤，衡量这个延伸对自己的企业来说是否可行。
1.重视战略性长期发展。经理们不应该仅仅着眼于日常可能遇到的运作管理危机上，而应该更加注重那些会影响整体服务水平的长期战略发展。谨记以下问题对于延伸服务利润链模型有好处：
我们的一线服务人员在为客户提供优质服务的过程中到底扮演着什么角色？
客户会长期购买什么东西？
除了招聘成本、培训成本、运作成本和由于服务不周到而造成的客户流失外，还有哪些是由于员工士气低落而产生的成本？
2.了解你的员工。传统管理观点认为管理者只需要解决发生在工作环境中的问题，但是，这样做远远不足以降低员工流失率。因此，有些企业为员工提供多种方法以提高员工的工作满意度，如为员工提供健身设备、弹性工作时间以及在家办公的政策等。通过这些方法可以了解到员工，尤其是低收入员工不稳定的真正原因。
3.评估低成本带来的好处。许多服务型企业，尤其是小型服务型企业会认为它们并没有能力为员工提供像商业医疗保险等高成本福利。其实，为员工提供能够鼓舞他们士气的福利并不一定意味着高成本，企业可以留意当地一些组织提供的项目，选择适当的项目可以以较低的成本为员工提供一定的福利。除此之外，企业还应该注意企业内员工福利的配置。相关研究表明，造成在职者贫困的原因不在于资源的缺乏，而在于资源的分配不均。
4.重视发展。服务利润链延伸模型的一个重点是重视员工的发展，比如说为员工提供电脑以及工作技能、语言培训等。通过这些培训可以使员工学习到工作以及生活所需的技能，同时，也可以提高员工的士气及工作满意度，降低员工流失率，提高生产力。
5.正确面对培训带来的好处。有些经理会觉得，员工在培训中学得的技能，有助于他们离开企业寻求更好的发展。我们并不否认的确有这种情况出现，但这是可以避免的，只要企业能够为员工设计一条合适的职业发展之路。就算是员工在培训完后离职，他们也会向别人诉说自己在以前的企业里所接受的培训，通过口口相传，能够帮助企业招到更多有潜力的人才。
延伸的服务利润链模型可以有效地提高员工满意度，从而打破之前的恶性循环。在这个模型中，满意度高的员工为客户提供更为优质的服务，并最终使更多的客户成为忠诚者。除此之外，在满意度高的工作环境中，企业的市场活动能够更有效地开展。
有些经理可能会觉得为员工解决个人问题并不是企业作为一个商业组织所应该履行的责任。我们并不否认这一点，但如果企业仍然像传统管理观点那样仅仅关心员工工作而忽略其他方面，很容易导致员工士气低落，甚至流失。因此，我们认为，企业应该破除旧有观点，从各个方面了解员工，帮助员工解决问题。重视员工会使企业在客户服务以及市场活动方面拥有持久的竞争优势。
信息服务模型 篇4
网络信息的形成使得传统的信息服务结构发生了深刻的变化。从社会信息需求的角度讲, 用户越来越难以在与日俱增的网络信息资源里面获得与自己行业领域相关的信息。更多用户, 特别是某些专业信息用户颇有“大海捞针”之感, 花费相当的时间和费用也难以及时地获得准确信息[1]。为了满足用户专业化和个性化的信息需求, 以垂直信息服务模型为基础构建以用户为中心的垂直信息服务系统成为一个很好的选择。该系统可以帮助用户及时准确地获得最佳信息。垂直信息服务是指专门而深入的服务;面向用户的垂直信息服务系统是以垂直信息服务为基础, 以用户为中心, 为用户提供专门化、个性化信息服务的创新型的深层次信息服务平台。
2 面向用户的主动信息服务技术
被动式从网络上检索信息的传统服务显然不再满足用户的信息需求。而从信息发布者角度而言, 也希望整合后的信息可被用户预订, 并能主动发送到用户端, 而不是等着用户来拉取信息。以主动信息服务技术为基础, 构建的以用户为中心的垂直信息服务模型, 提供了个性化、深层次的信息服务模式。主动信息服务技术是垂直信息服务的特点。如图1所示, 由主动信息服务技术构建的垂直信息服务模式可以帮助用户及时、准确地获取行业内部信息。主动信息服务技术主要包括超级推技术、垂直门户技术和智能代理技术[2]。
2.1 超级推 (Beyond Push) 技术
使用超级推技术理论构建的垂直信息服务能大大提高用户获取信息的能力, 满足了用户对网上信息服务的主动性和个性化要求。同时超级推技术还能实现的功能有:保证传送, 即所有的信息都是在特定的时间送给特定的用户;分析分类信息是否为该用户定制、用户环境是否适当;保持连续性的用户资料等。
2.2 垂直门户技术 (Vertical Portal)
垂直门户技术致力于信息的专指性。垂直门户除了有信息检索、信息整合、信息评价等功能以外, 还可以将整合后信息分类, 提交给定制该类信息的用户。因此, 垂直门户应该是某个专业信息检索的起始站点。
2.3 智能代理技术 (Intelligent Agent)
智能代理是指模仿人的行为去执行一定的任务。在执行这个任务的时候不需要或很少需要人的干预与指导, 同时它管理用户个性化的信息代理。因此与以前计算机只能被动地执行程序员或用户的指令不同, 智能代理最初就具备主动提供信息的功能。
3 垂直信息服务的数据业务模式
垂直信息服务的基本数据业务如图2所示。由垂直搜索引擎从Internet网上和行业内部的网上获取相关信息, 垂直门户对信息进行分类、评价和转储, 然后由通信网络为用户提供专业化和个性化的信息服务。
4 构建垂直信息服务的准则
互联网中用户需求及信息技术一直在发生着变化, 网络提供的信息服务也在转型, 但是服务的基本方式并未改变。那就是以用户为中心同时结合新的信息检索、整合和表现技术, 以保证信息服务机构可以更充分、更灵活地介入网络, 更有效地满足用户的需要。基于此, 构建垂直信息服务系统需要遵循以下几个原则。
4.1 以用户需求为中心
用户的专业、兴趣、习惯和偏好是提供垂直化信息服务的保证, 先进的技术是垂直化信息服务的手段, 针对性、主动性是垂直化信息服务的两个主要的特点[3]。面向用户服务的实质在于提供真正满足用户需要的产品。详细了解用户的需求, 是垂直信息服务成功的关键, 个性化信息服务首先应该能够满足用户的个体信息需求, 即根据用户提出的明确要求, 对用户提供针对性的信息服务。即对不同的用户采取不同的服务策略, 提供不同的行业内服务内容。
4.2 行业信息的准确性和深入性
用户是信息的最终受众, 信息能被用户使用则体现了信息的价值。通过垂直信息服务提供行业信息的准确性和实时性是衡量信息质量的标准。垂直搜索引擎应该对收集到的信息进行科学组织整理, 建立一个高质量、专业信息收录全面、能够实时更新的索引数据库;对涉及领域的词汇利用专业词表进行规范和控制, 有效提高“查全率”和“查准率”。
4.3 主动提供终端到终端的服务
垂直化信息服务的根本就是尊重用户, 能够为用户选择满足需求的资源, 提供周到的特色服务。其表现为从信息的发布者到信息的获取者, 获取者不管是PC机还是移动终端。要保证行业信息有能力在第一时间, 主动地推送到用户端或被动地被用户获取。主动性是垂直化信息服务的补充, 主动服务是指不需要用户做什么, 系统会自动按照用户的信息需求提供相应的服务。主动地提供端到端的信息服务能帮助用户以最小的努力获得尽可能最好的服务和信息。
5 垂直信息服务系统的体系结构模型构建
一个成熟的垂直信息服务系统应该以构建垂直信息服务的准则为基础, 以各种适当的信息技术为手段来进行构建。其目的是将网络信息检索、信息处理、代理服务等整合起来, 形成强大的以用户为中心的垂直信息服务能力。
5.1 垂直信息服务系统的信息流转模型
让信息能在系统里流转起来, 是垂直信息服务系统构建成功的关键。如图3所示, 信息流转模型描述了通过垂直搜索引擎自动在互联网中进行行业信息的检索, 信息被自动标引后进行元数据抽取、建立索引, 并根据这些元数据进行分类或主题标引。垂直门户将垂直搜索引擎处理后的信息加以存储和整合后生成页面, 然后利用主动信息服务技术通过有线网络或移动通信网络推送给用户。当然, 用户也可从互联网、垂直门户或通过垂直搜索引擎, 以传统的方式或者以移动通信为媒介主动地检索行业信息。
5.2 垂直信息服务系统的体系结构模型
将行业信息及时地送达用户终端的系统必须具备行业信息检索、信息内容管理、用户管理以及主动信息服务等功能。在垂直信息服务系统模型中, 垂直搜索引擎提供行业信息的检索功能;垂直门户提供信息整合, 内容管理和用户个性配置等功能;有线通信网络和移动通信网络提供信息传输的功能。
5.2.1 垂直搜索引擎
垂直搜索引擎是搜索引擎的细分和延伸, 对解决实际查询问题要比搜索引擎门户有效得多。尤其在查询某一学科或主题的信息上具有明显优势。它对网页库中的某类专门的信息进行一次整合, 定向地抽取出需要的结构化数据进行处理后, 再以某种形式返回给用户。垂直搜索引擎主要需要以下技术:Spider技术、网页结构化信息抽取技术或元数据采集技术、分词和索引技术以及其他信息处理技术。
5.2.2 垂直门户
垂直门户包含了大量的结构化的、预先选择的内容, 同时还专注于特定的研究领域内的特定用户需求, 从而实现用户与人、内容、应用和流程进行个性化的、安全的、单点式的互动交流。主要包括内容整合、主动信息服务、用户个性化定制等功能[4]。
5.2.2. 1 内容整合功能
垂直门户搜集的信息让某个行业的信息用户满意。它利用多种Web技术, 集成了特定领域的有一定价值或深度的、可定制的、多样化的内容, 将信息评价整合后发布。
5.2.2. 2 提供以用户为中心的信息服务功能
垂直门户应该是用户接受垂直信息服务的起始站点, 因此垂直门户建成以用户为中心的针对因特网上特定领域信息资源进行开发利用的信息交互中心, 能够实现多种功能和提供多种形式的服务, 并以个性化的方式提交给特定的用户群, 使用户能够方便快捷地以多种途径得到所需的信息。
5.2.3 移动信息服务
移动信息服务是对主动信息服务的一种很好的补充。用户通过移动终端, 采用SMS, WAP, IVR等多种接入方式获取信息服务。其中包括获取WAP站点及互联网信息内容、移动增值服务内容及本地信息等用户需要的信息及服务[5]。移动信息服务要将所有信息进行相关处理, 转换成适合手机终端使用的信息。移动搜索引擎能以一定的策略搜集、发现信息, 对信息进行理解、提取、组织和处理, 为用户提供检索服务。
6 结束语
面向用户的垂直信息服务系统通过垂直搜索引擎的功能分门别类地在互联网中寻找并优化离散的信息。以垂直门户为基础, 同时引入主动信息服务技术和移动信息服务技术;“推”、“拉”结合, 让有深度、可定制的内容在系统和用户之间流转起来, 从而实现面向特定的用户群提供个性化的端到端的垂直信息服务的功能。
参考文献
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[4]徐国利.垂直门户的理论模型构建[J].情报杂志, 2005, 24 (12) .
SMTP协议通讯模型邮件服务器 篇5
SMTP协议是TCP/IP协议族中的一员，主要对如何将电子邮件从发送方地址传送到接收方地址，也即是对传输的规则做了规定，SMTP协议的通信模型并不复杂，主要工作集中在发送SMTP和接收SMTP上：首先针对用户发出的邮件请求，由发送SMTP建立一条连接到接收SMTP的双工通讯链路，这里的接收SMTP是相对于发送SMTP而言的，实际上它既可以是最终的接收者也可以是中间传送者。发送SMTP负责向接收SMTP发送SMTP命令，而接收SMTP则负责接收并反馈应答，
可大致用下面的通讯模型示意图来表示：
关 键 字：邮件 服务器
价值链模型下基于过程的服务营销 篇6
[关键词] 价值链 服务 服务营销 过程 竞争优势
伴随着服务行业的快速发展及服务在社会经济生活、企业营销活动中地位的提升，服务营销作为一种新的营销理念从萌芽而逐渐完善；同时，有关服务及服务营销的研究也取得了大量成果。这些研究成果不仅深化了对服务的认识，而且扩大了服务的运用范围；但是，在现实当中，由于人们对服务的理解等方面存在局限性，服务营销实践未能发挥其应有的功效。
随着营销环境复杂、快速变化，市场竞争日益激烈，从而使得如何获取竞争优势成了企业经营的主题。为获取持久竞争优势和市场影响力，企业总是在不断追求新的竞争手段和方式。基于此，本文从竞争优势的角度，结合价值链模型探讨服务及服务营销。
一、竞争优势与价值链模型
自上世纪80年代后，围绕竞争优势的研究取得了大量成果，这些成果主要可以分为竞争优势内生论、外生论两种。
波特从产业结构的角度，基于“结构一行为一绩效(SCP)”的研究范式提出了属于竞争优势内生论范畴的五种力量模型，即：现有竞争者的激烈程度、潜在竞争者的进入威胁、替代产品的威胁、买方和卖方的讨价还价能力；并认为任何一种力量的强度发生变化时，都会对产业内的企业产生一定的影响，即产业结构决定产业的竞争态势及产业内企业的竞争优势。竞争优势内生论把企业看成是资源、能力、知识的集合体，认为各企业竞争优势的差别起源于企业所拥有的资源、能力、知识等关键要素存在差异，即资源、能力、知识差异导致了战略差异，进而决定竞争优势的差异。
企业作为一个系统，其生存和发展既受到外部环境的影响，也受到内部因素的制约；因此，单独从内部因素或外部环境来分析企业竞争优势的获取都是片面的，我们应结合内外因素来认识企业竞争优势的来源。波特提出的价值链模型，即企业价值链（亦称为“基本价值链”）、供应商价值链、渠道价值链、买方价值链， 把竞争优势内生论和外生论统一起来，从而能够对企业竞争优势的来源有个更全面的认识。
波特在价值链模型中指出，每一个企业都是设计、生产、营销、交货（称为“基本活动”）以及对产品起辅助作用的各种活动（称为“辅助活动”）的集合；竞争优势来源于企业在设计、生产、营销、交货等过程及辅助过程中所进行的许多相互分离的活动的密切配合；企业的基本活动和辅助活动结合在一起就构成了企业价值链，即基本价值链。由于企业的这些活动与供应商、渠道、最终顾客密切相关，它们也是类似活动的集合；因此，波特进一步指出，企业竞争优势不仅来源于企业价值链上各种活动的配合，而且来源于各种价值链之间及各种价值链内部各种活动之间的有效整合。该模型不仅将内外因素结合起来考虑问题，而且以合作的理念代替竞争的态度来看待企业的上下游企业。
价值链模型暗示了我们通常所讲的服务有了更广的应用范围，服务不仅是针对顾客的，而且是针对供应商、员工等利益相关者的；服务不是单向流动的，而是双向流动的，比如部门之间的密切合作及企业与供应商、顾客等互相解决问题。价值链模型蕴藏的暗示使得服务营销有了新的内涵。
二、服务与服务营销
“服务”一词是伴随着服务行业的发展及其在日常生活、社会经济中的重要性逐步提升而逐渐得到企业界、学术界的重视的。在很长的一段时期，各界对服务的认识大多仅局限于产品范围，认为服务是满足顾客需要的一种无形产品；即使在目前的营销实践中，把服务仅作为产品来看待的现象也不少。实际上，服务不仅是产品，而且是活动、是过程。在营销过程中，由于“把服务作为产品来看待”这种局限性认识的存在，服务概念的运用范围在实践中受到了极大限制。
服务概念的运用范围受到极大限制的表现之一是对服务营销的理解。早期的营销理论都是从实体产品领域发展起来的，基于服务行业的蓬勃发展及服务是无形产品、与实体产品相比有明显特殊性的认识，营销界提出了服务营销理论。该理论的提出进一步完善了营销理论；但是，该理论长期被误认为是针对服务行业或服务产品的营销理论却是其不幸之处。从营销的角度来看，服务营销的含义实际上有三个层次，第一个层次是研究服务作为一种特殊产品如何营销的问题；第二个层次是研究服务行业如何营销的问题；第三个层次是研究实体产品或无形产品营销过程中，如何把服务配合起来，从而获取竞争优势的问题。这三个层次是按照从低级倒高级的顺序排列的，第三个层次是服务营销的真谛所在。
服务概念的运用范围受到极大限制的表现之二是对服务流向的理解。产品是为顾客创造的，不为满足顾客需要而生产的东西不称为产品；因此，把服务作为产品来理解的话，服务就只能提供给顾客，即服务是只对外而不对内；而价值链模型关于各种价值链之间及各种价值链内部各种活动的有效配合的思想揭示了服务对象的多样性和服务流向的双向性。价值链模型在解决服务对象和服务流向方面的贡献，使得服务和服务营销超越了传统的营销领域，而且延伸到了人力资源管理领域和一般管理领域，从而使得服务营销从一种营销方式或营销思想演变成了一种利用营销知识获取竞争优势的管理理念。
内部营销概念的提出将服务概念引入到了企业内部、突破了服务仅是产品的观念，从而为服务（营销）的运用提供了更广泛的空间；同时，强化了“服务是过程、活动”的认识，即服务是一方能够向另一方提供的 不导致所有权产生的 基本上是无形的活动或过程。虽然“服务是过程”与“服务是产品”仅有两字之差；但它们折射出来的深刻内涵却大相径庭。“服务是过程”使得服务的首要特征——无形性逐步退化，而转向有形性；“服务是过程”为作为产品的服务的交换提供了保障；“服务是过程”改变了服务的接收对象仅为顾客的认识局限。有关员工满意度与顾客满意度之间关系的研究，进一步证实了服务是过程的观点，这方面的研究发现员工满意度与顾客满意度之间存在明显的正相关关系。
三、价值链模型指导下的服务营销实现
价值链模型体现的竞争观念与管理理念的变化暗示了，应在“服务是过程、活动”的认识基础上进行设计和实践服务营销，而不能仍停留在“服务是产品”的认识基础上，并且必须把握好服务的层次、顾客内部化与内部顾客化、服务系统三个方面。
1.正确把握服务的层次
在“双因素”理论中，赫茨伯格把影响员工积极性的因素分为保健因素和激励因素两类，并指出保健因素是必要的、前提性和不可缺少的因素，具备这类因素并不能使员工感到满意而提高工作积极性，而它们的不足却会导致员工不满而降低工作积极性;激励因素则是关键性和决定性的因素，它们的欠缺不会导致员工的不满，而其改善却可使员工感到满意。
该理论暗示了，企业的服务同样可以分为两个层次：第一个层次为一般性服务，第二个层次为差异化服务，前者相当于双因素理论中的保健因素，后者相当于激励因素。一般性服务通常表现为同行业所有企业或者大部分企业都提供的服务，是企业进入一个行业或者维持在该行业中生存而必须提供的服务，是对企业在服务方面提出的最低要求。只提供一般性服务而不提供差异化服务的企业，不会给服务接受者带来高的满意感，无法在激烈的竞争中取得良好的业绩。差异性服务则是一个企业所能提供的不易为他人学习和模仿或者与他人提供的服务有本质区别的、能带来超额收益的服务。企业只有提供差异化服务，才能对服务接受者带来激励作用，从而做出再次购买的承诺。
一个企业若想通过服务获取优势，就必须正确地把握服务的两个层次：第一：正确区分哪些服务是一般性服务，哪些服务是差异化服务；第二：在一般性服务方面要做到“人有我有”；第三：在差异化服务方面做到“人无我有”、“人有我优”。唯有如此，企业才可以使价值链上各环节增值，实现各方共赢。
2.顾客内部化与内部顾客化
价值链模型的核心问题是价值问题，即谁创造了价值、怎么创造价值、价值如何实现，其暗示了企业价值的实现离不开顾客的参与；因此，企业价值实现的实质是顾客的争夺。
顾客是企业的一种资产，顾客的流失意味着企业价值下降；因此，如何维系老顾客、获取顾客终身价值成为企业经营管理的首要问题。诚然，将顾客视为上帝是维系老顾客的一种途径；但是，将顾客视为上帝隐含着“顾客和企业存在明显界限”的假设，这种假设与价值链模型关于竞争优势来源的思想相背离。解决“将顾客视为上帝”固有缺陷的方法就是把顾客看成是企业的合作伙伴，让顾客参与到企业的活动中来，即顾客内部化。内部顾客化也就是将顾客看成是企业的一部分，实现企业与顾客的互动，在互动中增加双向的沟通。
员工是企业与顾客之间的纽带和桥梁。在顾客眼中，员工被顾客认为是他们所获价值的一部分；因此，员工的增值意味着顾客价值的提升员工，员工是影响顾客价值的决定性因素，员工是企业价值的主要创造者。基于这种关系，企业要获得顾客的芳心，首先要“征服”员工，让其以高效质优的方式提供顾客所需之物。企业“征服”员工的方式不能单纯是惯用的奖惩机制，更重要的是软方法，即将员工也视为顾客、以服务提升服务。将员工视为顾客的过程就是内部顾客化的过程，即把员工看成是企业的内部市场，将企业员工看作是服务对象,通过提高内部员工的工作技能、满意度,最终满足外部利益相关者的需求。
3.构建完善的服务系统
企业要使服务营销从一种营销方式转化为一种管理方式，企业必须设计一套完善的服务系统，保证价值链上各部分之间信息流、价值流与思维流的畅通。服务营销是顾客内部化和内部顾客化两个过程的统一；因此，基于过程建立的服务系统应由两部分组成：一个是针对企业外部的服务系统，称之为外部服务系统；一个是针对企业内部的服务系统，称之为内部服务系统。
外部服务系统的职能主要是，研究哪些服务对顾客或消费者等外部利益相关者具有增值性、他们对服务的需求发生了哪些变化及表现了什么样的趋势、应该为他们提供哪些服务、如何向他们提供服务、顾客的需求发生了哪些变化、顾客对企业或产品有哪些建议、市场发生了什么变化等等；其采用的是由外到内、再由内到外的思维方式，目的是实现内部资源与外部资源的整合，并且与外部保持良好的关系，从而获取外部利益相关者终身价值；如果对这个系统进行再一步的划分，可以将其分为服务决策系统和服务执行系统。
内部服务系统的职责主要是，研究如何提高员工的工作技能及工作热忱、员工在工作中遇到什么困难及需要那方面的帮助、如何加强员工之间及部门之间的配合等；其采用的是由内到内的思维方式，目的是实现内部资源之间的整合。
服务作为一种过程，代表了一个新的利润增长点；优质服务不但能满足顾客需要，还能提升其他利益相关者的满意度。因此，全面服务营销成为了企业进行竞争的必然选择，即企业进行服务营销实践必须让所有的利益相关者参与进来，从而拉近与他们的距离，让服务营销突破营销领域而作为一种新的管理理念得到切实落实。
参考文献：
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信息服务模型 篇7
关键词：个性化推荐,LBS,位置情景相似度,协同过滤,项目相似度
0 引言
随着移动通信技术的迅猛发展和移动智能终端的普及,移动电子商务在人们日常生活中扮演者越来越重要的角色,使得用户可以随时随地方便地通过移动设备获得如购物、娱乐、订餐、银行业务等各种服务[3]。面对海量的移动商务信息,高效完备的推荐机制无疑将对移动电商的成功起到至关重要的作用。近年来,移动推荐系统利用移动互联网在信息推荐方面的优势,通过预测移动用户的潜在偏好来过滤不相关的信息,为移动用户提供满足其个性化需求的推荐,逐渐成为缓解“移动信息过载”的有效手段[1]。移动推荐系统是基于上下文感知的[3],其中位置上下文对用户偏好的影响至关重要,如何利用位置情景信息获得更准确的推荐是当前移动推荐研究的热点[3]。
虽然目前基于位置推荐的研究已有不少,但对位置情景在推荐系统中的运用方式、重要程度及权重分配上仍有不足之处。如:Kuo等[5]、陈洪亮等[6]将位置信息作为一个属性引入用户维度中,单纯地根据位置进行过滤,没有充分体现位置情景在移动推荐中的重要性;Qiudan Li等[7]引入位置情景信息,将推荐空间定义为N维“用户×项目×历史记录×位置×时间×天气”,缺点是多维矩阵会随着上下文信息的不断增加而需要不断地进行维护扩展,这无疑会增大计算的复杂度,同时面临存储的压力。
针对现有研究的不足,本文充分考虑位置情景信息的移动推荐中的重要性及位置敏感性,引入位置情景作为一个新的维度,提出了一种针对移动终端环境的混合多维推荐模型。推荐空间定义为“位置×用户×项目”,其中位置维度包含了地理位置、时间、天气等多项上下文信息,各个维度可以根据实际需要增减属性,故而上下文信息的增加并不会影响模型的维度。然后,以此推荐模型为基础,提出了一种新的混合推荐算法,融合了位置情景相似度过滤、项目相似度过滤以及协同过滤三个维度的推荐。最后,通过对比实验验证了该推荐模型的有效性。
1 关键技术
1.1 基于位置的服务
基于位置的服务LBS(Location-based Service)是通过电信移动运营商的无线电通信网络(如GSM网、CD-MA网)或外部定位方式(如GPS)获取移动终端的位置信息,为用户提供各种与位置相关的服务的一种增值业务。根据测量和计算的实体不同,定位技术可以分为以下几种:基于网络的基站定位、基于移动终端的GPS定位、A-GPS定位(辅助GPS)定位和WIFI定位。各种定位技术的定位精度不同、适用场景不同、对终端和网络的要求也不同。
通过LBS技术可以很方便地获取移动终端的位置信息。目前,LBS技术在国内发展迅猛,已经有比较成熟的第三方LBS开放平台供开发者使用和完善,如百度地图、高德地图。两种定位都支持混合定位模式,能实现高效精准的定位,能够满足移动电子商务系统的定位需求。本模型的实现采用百度LBS开放平台提供的定位SDK来实现移动端的定位功能。
1.2 推荐技术
个性化推荐系统正式的定义是Resnick和Varian在1997年给出的:“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程”[8]。
目前,推荐系统中使用的推荐技术主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐[1]。协同过滤CF预测精度高,但存在稀疏问题和可扩展问题。基于内容的推荐不存在冷启动和稀疏问题,但预测精度有待提高。综合考虑,本文结合这两类推荐算法的优缺点,将加权Slope One协同过滤算法与改进的项目相似度过滤算法相结合,设计了一种新的混合推荐算法,以期达到更好的推荐效果。
2 推荐模型
2.1 模型概述
本文提出的基于LBS的移动推荐模型如图1所示。在该模型中,将推荐空间定义为“用户×项目×位置”,其中位置维度包含了地理位置、时间、天气等多项上下文信息,各个维度可以根据实际需要增减属性,因此上下文信息的增加并不会影响模型的维度。然后,在此模型基础上,提出了一种新的混合推荐算法,算法分为两步:第一步,基于位置情景进行一次过滤,即进行位置情景相似度计算,过滤出与用户当前位置情景相似度较高的情境下购买的商品,缩小推荐范围;第二步,在上一步过滤结果的基础上,基于用户和项目进行过滤,分别按改进的slope one算法、项目相似度过滤算法进行过滤,然后按适当的权重将二者的推荐结果进行合并处理,产生最终的推荐结果。最后用真实数据验证算法的有效性。
2.2 模型数据的采集
推荐系统数据采集阶段的主要任务是获取影响用户偏好的信息,这是一个多渠道信息提取和挖掘的过程。主要有两种获取方式,其一是显式获取:通过询问或用户直接设置的方法获取用户偏好信息,这种方式获得的信息最准确。但这种机制的被动性限制了其适用性,在没有利益回报的条件下用户一般不愿意花费时间精力去提供信息;其二是隐式获取:不需要用户特别参与,通过终端系统监测或追踪记录用户行为数据。这种系统主动获取的方式不会给用户带来额外的负担,但隐式获取的数据质量一般没有显式获取的数据质量高,脏数据比较多需要进行数据清洗。
本文模型中影响用户偏好的信息主要是位置情景信息(包括位置信息、时间信息以及天气信息)和用户行为信息(包括评价信息、购买信息)。这些信息均可以借助移动终端技术及服务端数据记录得到,而无需通过用户显式输入获取,故本文采用隐式获取方式。具体地,位置信息通过移动终端的LBS定位技术获取,时间信息通过移动终端的系统时间来获取,天气信息可以通过在移动终端调用中央气象台的天气预报API获取,而评价和购买信息可以通过用户个人记录的分析获取。通过隐式方式获取的影响用户偏好的信息及对应的取值范围如表1所示。
2.3 多维混合推荐模型的设计
个性化推荐模块主要包含位置情景相似度过滤、Slope-one协同过滤、项目相似度过滤和加权合并处理四个子模块。
(1)基于位置情景相似度的推荐
在该模型中,用户每次的交易项目及对应的位置情景信息都会记录到数据库中,每一商品对应有一个历史位置情景集合。当对用户进行商品推荐时,根据用户当前的位置情景信息,计算用户当前位置情景信息与各个商品购买行为对应的历史位置情景之间的相似度,相似度越高,用户在当前位置情景下购买对应商品的可能性就越大。
位置情景相似度计算方法如下:
设位置情景信息包括t个属性L1、L2、…、Lt,则用户购买某个商品G时所在的位置情景定义为:
用户购买某商品n次后,会记录n个与该商品对应的位置情景记录,形成一个历史位置情景集合,用t×n矩阵Locations(Hg)表示:
设用户当前位置情景为:
则用户的当前位置情景与购买商品G时的历史位置情景集之间的相似度计算式为:
其中Count(Li(N))表示Locations(H)中出现属性Li的值等于Li(N)的次数。
综上,计算位置情景相似度,实质就是将用户的当前位置情景与某商品购买行为对应的历史位置情景集进行匹配,计算位置情景属性的匹配率,匹配率越高表示用户在当前位置情境下购买该商品的偏好就越大。
(2)基于加权Slope One协同过滤的推荐
Slope One算法是一种简单高效的协同过滤算法,其基本原理是基于用户的评分历史及其他用户对item的评分来预测用户对item的评分。为了进一步提高算法的精确度,文献[1]提出了一种加权的Slope One算法,认为对某一对项目评分的用户越多,则这一对项目的评分差的可信度就越高,反之则越低。该评分计算式为:
其中rij表示ui对itemj的实际评分,djk表示用户对k、j两个项目评分差的平均值,ckj表示某一对项目k、j评分的用户数,Si表示ui评过分的项目集合。
然而,协同过滤算法普遍存在“冷启动”问题,即要预测某一个用户对项目A的评分,就必须至少有一个其他用户对A评过分,否则即使该用户已经对其他很多项目有过评分也无法产生预测分数。目前针对冷启动问题,主要有两种解决方案:一种是将基于内容的推荐算法与传统协同过滤算法相结合,由于基于内容的推荐算法本身不存在“冷启动”问题,故采用两者相结合的方式可以改善“冷启动”问题;另一种是直接将传统协同过滤算法的评分数据结合特定的方法进行解决[1]。
本文采用第一种方法,在Slope One协同过滤的基础上引入基于项目相似度的推荐算法,从而解决前文提到的“冷启动”问题。
(3)基于项目相似度的推荐
项目相似度推荐是一种基于内容的推荐。项目相似度的计算认为项目之间的相同类型特征越多则越相似[1]。结合本模型的实验数据特征,推荐项目为店铺,店铺特征包括店铺类型、店铺平均消费额区间。例如,店铺A的类型集为{品牌商家,中式炒菜,烧烤烤串,火锅香锅},消费区间为[20,70],店铺B的类型集为{中式炒菜、饺子混沌、烧烤烤串},消费区间为[10,30],店铺C的类型集为{品牌商家,西式快餐,炸鸡汉堡},消费区间为[30,60]。三者对比发现:从店铺类型看A与B肯定比他们与C更加相似,而从消费水平看A与C显然比他们与B更加相似。基于项目相似度的推荐算法具体如下:
①类型相似度计算:输入两个店铺类型特征集Ck、Cj,对两个特征集进行匹配,将类型相同的两个结点看作一次匹配,则认为类型相似度等于总匹配数的两倍与特征集数量之和的比值,计算式表示为:
②消费相似度的计算也可以用式(3)表示。输入两个店铺的消费区间[kmin,kmax]、[jmin,jmax]分别记作Ck、Cj,对比两个区间的临界值,计算两个区间的交集大小为从而消费水平相似度等于交区间大小的两倍与两个区间大小之和的比。
③然后将商家类型相似度、消费水平相似度按照权值求和,设类型相似度权值为λ∈(0,1),则消费相似度为1-λ。本系统将两者的权值都定位0.5,即计算两个相似度的平均值作为最终相似度,计算式为:
④对已评过分项目计算加权平均数来预测评分,权值为项目之间的相似度。设j为用户i没有评过分的项目,Si为用户i评过分的项目集,simkj为项目k与j的相似度,则用户i对j的评分计算式为:
当用户对至少一个项目有过评分,就可以预测对其他项目的评分,该方法不存在“冷启动”问题。
(4)加权合并处理
对项目j的预测评分由上述两种推荐算法的过滤结果共同决定,合并规则表示为:
其中λ表示Slope One算法在混合算法中所占的权重,r(ijk)(k=1,2)表示Slope One算法及项目相似度算法计算出来的用户i对项目j的预测评分,表示混合算法得到的用户i对项目j的最终预测评分。
最后,将用户的最终预测评分的项目评分数据按评分进行降序排序,从中筛选出评分最高的几个项目作为最终的推荐项目,对用户产生推荐,至此完成个性化推荐模块的功能实现。
3 实验
3.1 实验数据
本文的实验数据集来源于生活半径网。生活半径网是中国O2O行业的先行者,主营业务是提供本地商家的上门生活服务。本文以生活半径网的消费、评分历史记录为基础,进行预处理,得到用户对商品的评分数据集,部分评分数据如表2所示。表中的每条数据代表某一用户U对其在位置L购买的店铺S的商品I的评分记录。
由于本实验预测评分的对象是店铺,因此需要得到用户对店铺的评分数据。在前述用户对商品的历史评分数据的基础上,将同一用户在同一位置购买的同一店铺的所有商品的平均评分作为对该店铺的评分,得到对应的店铺评分数据集,部分评分数据如表3所示。
然后,从数据库中获取用户评分数据集中的所有店铺信息,得到的店铺特征集作为本文模型中项目相似度过滤算法的数据源,其中店铺特征如表4所示。
另外,为了保证实验的有效性,尽量降低数据的稀疏度,本文删除了评分数量低于20或在同一位置评分数量低于10的用户评分数据,即每个用户至少有20条评分数据,且在同一位置至少有10个评分数据。最终得到了121个用户的3295条有效评分数据,作为本文的实验数据。
3.2 评价指标
目前推荐算法的评价指标分为两类:一类是预测评分准确度指标,最常用的是平均绝对误差MAE;另一类是分类准确度指标,最常用的准确率(precision)、召回率(recall)和F指标[1]。结合本文推荐模型的特点,选择使用准确率Precision、召回率Recall和F指标相结合的方式作为本文算法的评价指标。
对于一个未曾被用户评分的商品,最终的推荐结果有4种:推荐给用户且用户喜欢、推荐给用户但用户不喜欢、用户喜欢但未推荐、用户不喜欢且未推荐。表5总结了这4种情况。
准确率Precision为被推荐商品中用户喜欢的数目占被推荐商品总数的比例,即:
召回率Recall为被推荐商品中与用户喜欢的数目占用户喜欢的所有商品总数的比例,即:
当只推荐一个商品且该商品是用户喜欢的商品时,Precision为100%,而Recall却非常低,所以仅根据Precision或Recall来评价推荐算法是不合理的,需要综合考虑两者的值来评价推荐算法,即F指标,计算方法为:
由于本文实验数据的评分方式是5分制,因此在计算准确率Precision和召回率Recall之前,要对预测评分结果和实验测试集中的评分信息进行分类:评分为0~3表示不喜欢,3~5表示喜欢。
3.3 实验过程和结果分析
为证明本文推荐模型的有效性,分别对加权Slope One算法、项目相似度过滤算法以及本文的推荐算法进行实验,计算这三种算法的准确率Precision、召回率Recall和F指标,并进行对比分析。
(1)加权Slope One算法和项目相似度过滤算法的实验过程
首先,由于加权Slope One算法和项目相似度过滤算法都是基于“用户×项目”的二维推荐算法,而本文的实验数据是“用户×位置×项目”的三维数据,因此需要对实验数据进行处理,忽略位置信息,将同一用户在不同位置对同一店铺的平均评分作为忽略位置信息后的评分,得到新的实验数据。接着,将得到的实验数据按4∶1的比例随机划分为训练集和测试集。
然后分别按式(2)和式(3)-式(5)对测试集中的每一对<用户,店铺>进行预测评分,将结果按预测评分进行排序,得到加权Slope One算法和项目相似度过滤算法的推荐结果。
(2)本文推荐算法的实验过程
首先,按4∶1的比例,以“用户、购买位置”为标准将实验数据划分为训练集和测试集,保证同一用户在同一位置的评价信息只在训练集和测试集两者之一中出现,即在训练集中不存在与测试集中用户ID和购买位置都相同的数据。
然后,根据训练集和项目特征集,按照本文所描述的多维混合推荐算法对测试集中每个用户在某一位置可能喜欢的项目进行预测,将结果按预测评分排序,得到推荐结果。
(3)实验结果分析
在上述实验的基础上,分别按照式(7)-式(9)计算各个算法的准确率Precision、召回率Recall和F指标,如图2-图4所示。图中,横坐标表示推荐项目的数目N,本文分别对N=1,N=5,N=10,N=15三种情况进行了实验。
从图2可以看到,整体的准确率Precision随着推荐数目的增加,保持平稳趋势且有略微下降趋势。对比三种推荐算法的准确率Precision,发现在相同推荐数目条件下,本文算法的准确率Precision最高,且明显优于另外两种算法。
从图3可以看到,整体的召回率Recall随着推荐数目的增加,显示明显上升的趋势。这是由于用户喜欢的项目总数是不变的,随着推荐项目的增加,推荐项目中用户喜欢的项目数随之增大,因此召回率Recall不断增大。对比三种推荐算法的召回率Recall,发现在相同推荐数目条件下,本文推荐算法的召回率Recall最高。
由图4可以看到,整体的F指标值随着推荐数目的增加,显示明显上升的趋势。对比三种推荐算法的F指标,发现在相同推荐数目条件下,本文算法的F指标最高,较另外两种推荐算法具有明显优势。
综上,根据本文推荐算法的准确率Precision、召回率Recall和F指标的值均高于加权Slope One算法和项目相似度过滤算法,因此可以得到以下结论:在本次实验中,本文的基于位置服务信息的推荐算法具有较高的推荐效率。
4 结语
信息服务模型 篇8
智慧城市的信息服务是一项复杂的系统工程,其信息服务的运行不仅受到社会发展和经济水平的制约,而且还与政治等外部因素息息相关。因此,构建株洲“智慧城市”信息服务关键因素是提高株洲“智慧城市”信息服务运行效率的前提。
2“智慧城市”信息服务的宏观环境因素
具有推进或延缓作用的“智慧城市”信息服务运行效果的总合就是指影响智慧城市信息服务的各种宏观因素。一般情况来自政府机关和社会外部环境的政策与经济影响因素为主。
政治环境是是一个基本条件,它是通过政府机关在对实施建设的项目给予政策上、经济上的不断支持,同时它也是智慧城市建设的保障,以及信息服务顺利开展的前提。政治环境的决定性因素来自于是否支持智慧城市建设和信息服务顺利发展。成功的智慧城市建设和信息服务就体现在国家政治环境的支持。而株洲市政府在《株洲市国民经济和社会发展十二五规划》中,明确提出了以“智慧株洲”信息化应用促进“实力株洲”、“绿色株洲”、“幸福株洲”的发展与实现,说明从政治环境中,株洲市是大力支持城市智慧化的;而2013年株洲市也迈进住建部公布首批国家智慧城市试点。这些都是株洲市政府为“智慧城市”建设提供了良好的政治环境。
开展智慧城市信息服务的重要基础来自于经济环境。首先,经济高度发展后的社会产物就是智慧城市本身,智慧城市建设不可能离开高度发展的经济基础,更不要说“智慧城市”的信息服务。而株洲市目前正处于空间扩张、布局调整、功能完善的发展时期,其信息化基础设施建设都在高度发展的智慧城市规划与局部运行中得到了支撑,同时新兴产业也在智慧城市建设中得以开展如:传感网、云计算、物联网等,这些都得力于株洲经济条件的雄厚。其次,信息服务的高度智能化是智慧城市的信息服务的前提,信息从获取到处理,从传递到服务,都体现了现代信息技术的先进以及基础设施的完备,而这一切都是市场高度发达、经济高速发展的结果;而株洲在信息处理技术方面也是取得了成就,如:无线城市技术的开展、绿色交通工具的应用等;说明一种高级需求正在得到大众的认可,也是经济条件到达一定层次后的株洲人所需要的,可以说,成熟的信息服务,源自于株洲较发达的经济条件。
3 智慧城市信息服务的中观资源因素
株洲市现阶段存在大量无序资源、缺损资源、凌乱资源和冗余甚至虚假资源,并表现出过时特征,使得信息用户不能直接使用这些“原始”的信息处理问题;具体的说,导致株洲市“智慧城市”信息服务资源特征的主要性质表现在几个方面:
3.1 信息资源的可得性
信息服务机构获得信息资源并能够被信息用户所使用的难易程度,表述为信息资源的可得性。在无法继续开展某项业务的情况下,就表示获取相关信息资源的通道没有畅通,或者获取相关信息资源的成本过大,高于预期收益。对于株洲“智慧城市”社会化信息服务而言,不同领域的信息资源可得性就会因受信息服务业务量大、面广的影响而有所不同。其中,来自政府部门政务信息资源,其政务信息公开原则、公开范围和公开渠道等就受到信息资源的可得性所影响,从而使政务信息不规范。对于与相关组织或个人的信息行为模式以及渠道信息采集有关的产业领域经济信息和社会领域民生信息而言,其也是深受可得性所影响,因此要追溯到源头上的信息资源来提高其可信性和准确性。
3.2 信息资源的真实性
信息资源如果容易获得往往意味着其价值性低并且未必有用,而且迷惑视听的虚假信息甚至会给信息用户造成损失。株洲“智慧城市”需要面对各方面众多信息用户的需求环境,囊括了株洲市居民生产生活的方方面面;因此,信息资源的信息化建设需要逐步完善,再加之株洲的信息资源无时无刻不在呈现异样的速度飞快增长;其中信息来源的良莠不齐、复杂性多、来自各传感设备所产生的信息真实性、准确性和可靠性无法保证;因此要追溯到源头上的信息资源来提高其真实性和准确性。
3.3 信息资源的易用性
信息服务就是要成为真实有效的、得到合理的信息加工处理的、可供信息用户所使用的信息产品。此时,成为影响因素信息加工处理过程的重要内容就是信息资源的易用性。株洲市各行各业、各个部门的信息资源在“智慧城市”环境下进行各种社会化渠道的信息收集,具有千差万别的信息表达方式,以至于存储信息资源的格式也是多种多样,使得信息资源使用前要经过整理、归纳和结构化数据,这样的存储才能达到易用性;因此更应该高度重视信息服务易用性建设,要追溯到源头上做好社会化信息服务高效运行的基础性工作。
4 智慧城市信息服务的微观主体因素
株洲市“智慧城市”信息服务的目的和最终归宿就是满足信息用户的信息服务需求。围绕信息用户开展的服务将延伸到智慧城市信息服务的每个过程和角落。因此,用户的需求及行为模式对信息服务的发展有着显著作用和影响。
4.1 信息用户的行为模式
用户参信息服务活动的方式就是信息用户的行为模式。智慧化信息服务在发展初期机构要主动向潜在信息用户做好主动宣传和服务工作;随着株洲市用户逐渐知晓“智慧城市”信息服务带来的好处和便利时,那么信息推送服务将逐渐顺利、用户信心将不断增加;在遇到信息需求问题的时候,用户就会在社会化信息服中形成自发的尝试和自觉的应用,那么用户对信息服务机构的需求就以基本确立,信息服务机构就要重视信息服务的质量和效果,持续增加信息用户的信心。在信息服务机构开展信息服务的同时,用户的行为模式将是其决定作用。自主性越高的用户,机构在开展服务时也就更顺利,那么服务产品的质量和服务效果就会被服务机构所重视、所关注和所开发;同样如果服务质量越高、服务效率越快、服务效果越好,那么用户的直觉性和关注度也就越多、越高和越依赖。
4.2 信息用户的服务需求
用户因外部和内部环境内容的需要,而获得特定信息服务产品的渴望及欲望,就是信息服务需求。因此,开发与其相应的信息服务产品、开展相应的信息服务业务是信息服务机构的原动力,信息服务机构务必根据用户的信息服务需求采集相应的信息资源。用户信息服务需求,除了受职业、职务、工作任务、兴趣和受教育水平以及知识结构等个体因素的影响之外,还受社会因素影响,如:政治制度和国家政策方针、国家法律和社会道德、社会产业和职业结构、宗教信仰和文化传统等;而对于组织团体用户而言,需求还受组织因素影响,如:组织的结构与性质、业务与责任、地位与能力、管理与文化等。在开展社会化信息服务中,株洲“智慧城市”的各方面信息用户的服务需求应得到重视,做到针对性与广泛性并行,业务专业性与普通性相交融,才能开展好信息服务,并有的放矢。
5 智慧城市信息服务关键因素总体模型
根据以上的总结分析,得出信息服务在“智慧城市”下形成的关键因素,从而构建“智慧城市”信息服务关键因素总体模型,如图1所示。
6 结束语
本文从株洲“智慧城市”信息服务的宏观环境、中观资源和微观主体因素三个方面,详细分析了“智慧城市”信息服务的关键因素,并构建了株洲“智慧城市”信息服务关键因素模型,这对于国内智慧城市信息服务运行具有借鉴和参观意义。
参考文献
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信息服务模型 篇9
电子政务是指政府应用信息技术来提供公共服务,提高管理效率,提升民主价值和民主机制[1]。信息技术和信息系统有助于政府转变管理组织的结构,提升公共服务质量。尽管世界各国都对电子政务建设倾注了热情,但收效甚微。电子政务网站数量的增加并不能保证用户来广泛地应用。因此,当前电子政务发展中亟需克服的主要困难和挑战已不再是技术问题,而是许多非技术性因素,比如管理方面因素、政治方面因素和法律方面因素等。
当前,技术因素已在电子政务实施中得到了较多的关注,而其他一些因素却被忽略了。一方面,政府网站是一种技术创新,这意味着网站的技术属性可能影响电子政务的实施效果以及用户对网站的态度。另一方面,一个电子政务网站不只是一个信息技术的交互界面,它向所有的公众提供服务,因此,服务内容和服务质量对电子政务来说是至关重要的因素。
在评估信息系统的有效性或者信息系统的成功方面,De Lone和Mc Lean(1992)提出了一个广为接受的信息系统成功模型(IS Success Model),在2003年对这个模型又进行了更新。这个模型的研究价值被业界公认而且影响深远,许多学者都运用这一模型来研究信息系统绩效问题。本文基于信息系统成功模型来研究电子政务成功因素,研究的主要目标就是分析影响电子政务成功的关键因素,并通过相关的文献综述,提出电子政务成功的架构。
2 电子政务成功的定义
电子政务涉及许多具有多样性目标和矛盾性目标的利益相关者,这些利益相关者几乎不可能达成一个单一的、共同的目标。这就决定了电子政务成功是一个多维的架构,不可能形成单一的和总括性的评估方法,因而需要多维评估方法。尽管其他的一些模型也有可用性,本文还是采纳了De Lone和Mc Lean(1992)提出的模型来描述电子政务的成功架构[2],这个模型具有很强的有效性和可靠性,这些有效性和可靠性在许多研究中已被证实。模型的研究者们提出了6个维度的成功因素作为自变量:系统质量、信息质量、系统应用、用户满意度、个体影响和组织影响。在2003年,在意识到信息服务的重要性后,Delone和Mc Lean修订了他们的模型,把服务质量也包含进来。另外,为了让模型更简洁,他们把个体影响和组织影响合并为净收益。信息系统成功模型如图1所示。
模型包括信息质量、系统质量和服务质量。信息质量已经引入准确度、关联度、精确度、可靠性、完整性和流通性等属性[3];系统质量是指感知有用性、用户友好、系统灵活性和可靠性等属性[4];服务质量是对服务提供商所提供的所有服务性支持的评价[5]。服务是电子政务的主要功能,服务提供商测试客户满意度的主要目的是提高其所提供服务的质量。因此,服务质量是电子政务的主要测量手段。
电子政务服务也是一种非竞争性和非排他性的公共产品。它们存在于一个有形的连续带上,依次排列,左边是纯有形产品,右边是纯无形服务,中间则是二者的混合体[6]。信息质量和系统质量在连续带的有形的一端,而服务质量在连续带的另一端。就电子政务而言,服务质量是一个关键的测度,受到系统质量和信息质量的影响。服务质量既影响使用,又影响用户满意度,改进后的电子政务成功模型如图2所示。
在电子政务中用户扮演着两个角色——服务的客户和信息系统的用户。一旦用户明显地与一个信息系统相互作用,这个用户的服务质量印象就完完全全地基于一个系统。既然如此,分析的对象就是信息系统。当用户与多种在线的公共服务进行交互时,分析的对象可以是一个服务项目或一个服务产品。然而,对电子政务的用户来说作这样的区分可能是没用的。因此,电子政务用户很难得到他们所需要的信息或服务,此时,通常他们关注的不再是系统所提供的不满意的服务,而是政府部门。因此,系统质量和信息质量是与服务质量紧密关联的。不论一个用户是否和信息系统相互影响或作用,服务质量都能影响使用和用户的满意度。
总之,我们需要从多个方面去评估电子政务的成功。当前的选择过于关注技术的质量而忽略电子政务最重要的方面——服务的质量。如果忽视服务质量,我们可能得到的是对整个电子政务有效性的错误理解。
3 电子政务服务质量
服务质量是服务营销中最值得研究的领域。这一概念是Parasuramant等人在1985年通过一系列广泛调查后提出的[7]。他们总结服务质量是建立在顾客感知到的应该被提供的东西和已经提供的东西对比的基础上的。其他市场研究者们也支持服务质量是在客户的感知和期望值之间的矛盾体这一提法。
在信息系统研究中这一观点也得到了支持。Conrath and Mignen(1990)认为,关于用户满意的第二重要的构成要素,是在总的服务质量之后,用户的期望值和实际的信息系统的服务之间的匹配。Rushinek and Rushinek(1986)指出,已经实现了的用户满意对总体的满意度有非常强的影响力。用户所能达到的期望和感知揭示了他们自己想要获得什么。Parasuraman等人提出服务质量可能通过顾客的期望和感知到的一系列服务属性来度量。因此,期望和感知之间的差距能够被测量出来。如此,电子政务服务质量可以理解为在电子政务服务期望值和感知到的服务之间的差距。
关于期望的服务质量的主要决定因素,正如Zeithaml(1990)所提出来的,是通过口头传达的交流、个人需求、过去的经验和服务提供商与用户的沟通。就电子政务来说,这些决定因素是用户与用户的互动、服务需求、在线经验和用户与政府之间的互动。用户经常就他们与政府的关系而彼此交谈和交换信息,这些交谈是政府服务影响当前用户期望的一个因素。用户的服务需求影响他们对政府服务的期望值。当然,以前的上网经验会影响用户的期望。用户可以通过以前的在线购物或在线服务所碰到的问题而改变他们的期望。这些因素都关系到最初的一般信息系统用户的期望。
对电子政务的用户来说,另外一个重要的影响期望的因素也要重视。在电子政务的环境下,信任扮演着重要的角色,它直接决定了网站的持续使用,即当存在信任时,用户不会为了相同的服务目标而去使用其他的网站。在电子政务网站缺乏足够的信任的情况下,用户可能产生回归到传统离线的与政府交互作用方式的动机。因此,建立公众的信任通常被看作是电子政务成功实施的一个关键因素[8]。
在电子政务的背景下,互动性会影响期望。在电子政务服务方面,用户为了满足他们的需要时会依赖于信息系统。在这个过程中,电子政务会就能获得什么和怎样获取产生一个期望值。由于系统未能达到用户的期望值,政府看起来在不断地曲解用户的需求或给用户网站内容错误的表达。因此政府应该更多地关注公共服务和供应用户需要的服务。这个过程依赖于政府和公众之间的互动性。
影响用户期望的因素如图3所示。期望服务和感知服务之间的不同被描述成一个缺口(间隙),即用户期望和他们认为正在得到的服务之间的矛盾。
电子政务感知服务由网站服务的感知有用性和易用性所决定[9]。感知有用性和感知易用性是基于TAM(the Technology Acceptance Model)模型。TAM[10]模型是为理解个人层次用户接受技术、提高用户接受技术的可能性而开发的。这个理论源于社会心理学文献,特别是Fishbein and Ajzen的理性行为(TRA)理论,TRA理论认为在行为表现时标准、信念和态度是理解行为意向的重要因素。感知有用性和感知易用性是在使用技术时影响个人态度的关键因素,这个态度在技术的行为意向使用和最终实际使用方面都有一个后续的影响。
对电子政务来说,易用性是指一个网站易于记忆,有良好的组织和结构,有易于理解的内容和术语,网站的介绍和导航也是很有用的。根据TAM模型,感知易用性是网站的感知有用性的一个直接的决定性因素。
除了理论的基础外,还有直觉的和实用的基础来推测用户使用的感知易用性和他们使用网站的自我效能是紧密连接的。感知有用性被定义为:用户使用一个特别的系统能够增强其效能而产生的信任程度。就电子政务而言,感知有用性是指一个用户相信使用政府网站将会满足其服务需求的程度,这个程度关系到公众的满意度。电子政务服务质量模型如图3所示。
总而言之,以上讨论可以用同步回归模型体系正式地表述为:
期望服务=λ1用户互动+λ2服务需求+λ3在线经验+λ4信任+λ5交互性
感知服务=λ6感知有用性+λ7感知易用性
服务质量=感知服务-期望服务
4 结论
电子政务的传统的目标是建立维护信息系统。然而,对公众用户来说,使用电子政务的目标不是操作系统,而是电子政务提供的服务。除了开发信息系统,服务是电子政务中心的价值和关键的职能。在使用电子政务网站的过程中,用户的目标是获取信息和服务。所以,电子政务应该通过高度结构化的信息系统和客户化的个人交互作用提供服务。因此,我们可以通过电子政务所能提供的服务来衡量其有效性。本研究的主要贡献是增加电子政务成功的可能性,突出电子政务的服务质量,并且为公众用户的期望提供一个逻辑模型,为未来的研究指出一些方向。
摘要：服务职能已经成为当前电子政务的主要功能,但是,研究者在关注信息系统效率的时候,通常只是关注信息系统的技术层面,而不是服务质量。在不考虑服务质量的情况下分析电子政务的实施效果,很可能会产生误区。本文运用系统成功模型对电子政务的成功进行研究,指出影响电子政务成功实施的因素。
关键词：电子政务,信息系统成功模型,服务质量,期望
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信息服务模型 篇10
随着农业信息技术和网络通讯技术的发展,“移动农务”已成为最新、最具前瞻性的数字农业技术焦点。然而传统的移动信息服务,局限于短信、彩信和WAP(Wireless Application Protocol)数据的发送,缺乏个性化信息检索和推送等有效的手段,不能有效处理和利用农业知识和海量实时数据,难以满足分散农户多变的生产流通需求。在计算机以及网络技术发展的推动下,移动农务个性化信息服务应运而生。个性化信息服务是一种能够满足用户的个体信息需求的服务,它能根据用户提出的明确或模糊的要求,通过对用户个性、习惯的分析而主动向用户提供其可能需要的信息。
本文提出了一种基于农业情境感知计算的个性化信息服务模型,利用现代网络技术、人工智能技术和专家系统等先进技术感知用户的情境信息,识别和预测用户的兴趣或偏好,建立农业信息资源分类方法,从而有针对性地、及时地向用户主动推送所需内容,更高效地满足不同用户的个性化需求。
1 农业情境感知计算模型
情境感知计算(Context-Aware Computing)是普适计算[1]引发的新的研究领域,旨在利用情境信息智能判断用户行为及目的并主动提供相关信息或服务,人性化调整人与情境交互的方式和内容。目前,一些主要大学和公司相继开展了基于情境感知技术的各种普适计算研究项目,如Olivetti Active Badge项目[2],AT&T Bell实验室的Shopping Assistant[3],MIT的Oxygen[4],Illinois大学的Gaia[5],Microsoft的EasyLiving[6]和国内清华大学的SmartClassroom[7]等。
情境信息指用于表征与交互环境相关的实体状态的信息集合,是情境感知计算的基础,通常包括时间信息、空间信息、系统状态和用户行为等。要正确地利用情境信息,必须对其进行建模,把物理世界里无规律的数据转化为计算世界里的逻辑结构语言。对于本文所研究的个性化信息服务来说,情境信息是指能影响业务逻辑和页面显示的环境变量,总的来说分为以下两种类型:
1)基本情境信息。描述的是用户工作环境的情境信息。
2)时序情境信息。描述用户在服务系统中所进行的一系列操作,因其与时间紧密相关,所以称为时序情境。
一个时序情境信息实例可以表示为一个三元组:
TemporalContext=<Identity,Actions,Time>
其中,Identity代表唯一的用户标识,如用户D;Actions代表该用户在页面进行的一系列操作动作;Time代表进行系列操作的时间段。
1.1 基于多因子的农业用户分类
个性化农业信息服务的用户一般为不同类型种植、养殖农户和农业企业、农产品流通经销商,他们的基本情境信息即工作环境信息往往与其所处地理位置、从事农业活动的季节、类型相关,因此提出了基于多因子的农业用户分类方法对用户基本情境信息进行建模。其主要思想是对不同时空分布及不同农业环境中的用户进行细化分类,归纳出具有时空特点和行业特征的用户基本类型集合。
首先确定分类模型的分类的因子,即{空间分布,时间分布,农业生产流通种类},这3个因子具有明确的先后关系,空间分布作为第1级分类因子,时间分布作为第2级分类因子,农业生产流通种类作为第3级分类因子;然后根据这3个因子建立具有层次关系的用户类型集合。例如,空间分布可分为东北、华北、西北等,时间分布可分为春季、夏季、秋季、冬季,农业生产流通种类可分为冬小麦种植、玉米种植、大豆种植等。用户类型的分类因子空间、时间和生产流通种类可根据不同的需求进行进一步细化,如空间按省或者市划分、时间可按照月划分等。基于多因子的农业用户分类如图1所示。
1.2 多维情境感知计算模型
要建立一个灵活有效的系统,最好的方式就是采用分层结构。本文提出分层的多维情境感知计算模型,以实现用户兴趣的动态获取。如图2所示,该模型共分6层,自上而下分别为逻辑传感器层、数据采集处理层、信息过滤层、正反例集提取层、加权处理层、用户兴趣计算层和本体化描述层。
系统对情境的感知是从情境传感器对原始数据的监测和获取开始的,逻辑传感器层监测并接收用户基本信息和时序情境信息(用户的交互习惯、交互历史等)。数据采集处理层主要负责两方面的职能:一是与逻辑传感器通信并获取传感器传来的特定格式的数据;二是负责将采集到的原始数据转化成统一的具有明确语义信息的情境信息模型。信息过滤层基于用户情境的元类型集合及其描述框架,采用经过改进的用户情境信息过滤算法,将数据采集处理层获得的数据去除情境信息中的系统噪声,以提高基于情境信息用户兴趣建模的准确性。正反例集提取层通过对用户情境信息的半自动标注,提取出用户兴趣建模的正反例集。加权处理层根据情境信息对用户的兴趣的重要程度赋予不同的权重,并通过用户查询、信息定制等行为的统计分析修正正反例集的权值。用户兴趣计算层根据用户兴趣建模的正反例集和他们的权值计算得到用户的兴趣特征,同时通过用户的时序情境信息对用户行为进行分析,对用户兴趣特征进行修正。最后,本体化描述层采用本体论方法对用户兴趣特征数据进行统一的原子化符号表达,得到用户兴趣特征向量。
2 农业信息个性化智能推送
智能推送技术在传统推送技术的基础上融入了人工智能、知识发现等技术,能够动态地跟踪用户,分析用户偏好,从历史的隐性知识中发掘出用户兴趣爱好等新的显性知识,从而有针对性地、及时地向用户推送所需信息,更有效地满足不同用户的个性化要求,提高推送服务的效率和质量。智能推送技术不仅为信息的提供者提供了主动能力,而且使信息的获取具有了一定的智能性,为个性化信息服务的实现奠定了良好的技术基础。
信息智能推送技术要解决的两个主要问题是“推给谁”和“推什么”,农业情境感知计算模型已经很好地实现了动态跟踪用户、挖掘用户偏好的功能,解决了“推给谁”的问题。本节提出基于用户情境的农业信息智能匹配计算,以农业情境感知计算模型为基础,主要解决向用户“推什么”的问题。
2.1 基于用户情境的农业信息智能匹配计算
基于用户情境的农业信息智能匹配计算的目的是实现用户需求与移动基站服务器上的海量农业数据的精确映射,分3个步骤实现:农业信息资源特征提取,信息资源特征的本体化描述和关联计算。首先使用特征词条及其权值代替目标农业信息,对海量农业信息资源进行特征提取。接着采用本体论方法对已有的农业元数据标准进行统一的原子化符号表达,得到农业信息资源特征向量。然后将农业信息资源特征向量与农业情境感知计算得到的用户兴趣特征向量做关联计算,得到满足用户偏好的农业数据。匹配计算的整体流程如图3所示。
2.2 个性化智能推送
本文主要考虑3种形式的个性化信息推送:
1)按需推送。用户通过搜索引擎查询信息,系统根据用户的兴趣偏好对搜索结果进行过滤修正,以提高搜索结果的有效性。
2)定期定时。根据用户的兴趣偏好模型,固定周期地主动向用户推送其可能感兴趣的信息,以提高信息推送的针对性,如每天推送1次。
3)更新驱动。根据农业信息的实时变化和用户行为的动态跟踪,局部地更新定期定时推送的信息数据,以提高信息推送的实时性。
3 农业信息个性化服务系统实现
基于以上讨论的农业情境感知计算模型和农业智能推送机制,设计并实现了一套完整的农业信息个性化服务系统。
3.1 个性化信息服务系统功能框架
系统的功能框架图如图4所示,用户界面分为内容展示、推荐信息、登录注册、信息检索和用户反馈5个模块。监测模块实时监控并获取登陆注册、信息检索、用户反馈这3个模块的用户情境信息,并将信息传递给情境感知计算模块处理,实现用户兴趣偏好的动态跟踪。情境感知计算模块将用户兴趣特征向量传递给农业信息智能匹配模块,与农业特征向量进行关联计算,用户利用搜索引擎检索的结果和关联推荐结果分别传递给内容展示模块和推荐信息模块,展示给农业用户。
3.2 对比分析
为检验本文设计实现的个性化农业信息服务系统的使用效果,将其与不具备情境感知与智能推送功能的普通检索系统做以下对比实验,实验内容包括对大豆价格、大闸蟹养殖技术、草莓品种、鸡蛋价格、玫瑰花栽培技术、奶牛养殖、苹果、西红柿行情、香菇价格、白菜价格10类信息第1页和第10页搜索结果的有效率对比。有效率是指搜索结果与用户搜索需求相关程度,具体步骤如下:
1)在个性化智能推送系统中注册用户类型,比如黑龙江省春季大豆种植农户(简称智能用户);
2)以该用户的身份在系统上进行一系列查询和点击浏览信息的操作,以提供给后台一定的用户情境信息;
3)查询关键字“大豆价格”,记录查询结果中前10页有效信息条数、第1页有效信息条数(每页显示10条信息);
4)以普通检索系统用户(简称普通用户)进行与第3步相同的操作,并记录相关结果;
5)另外设定9种情境,重复以上4个步骤。
实验结果如图5和图6所示。根据实验结果可以看出,前10页搜索结果的有效率一般都提个1倍以上,首页搜索结果的有效率能提高40%左右。因此,基于农业情境感知计算的个性化信息服务能够识别和预测用户兴趣偏好,有针对性地向用户提供所需内容,满足了不同用户的个性化需求,提高了服务的准确性和有效性。
4 结论
本文针对“移动农务”中传统移动信息服务的不足,提出了基于情境感知计算的个性化农业信息服务模型。该模型利用情境感知计算技术,识别和预测用户的兴趣偏好,同时建立农业信息智能匹配方法,从而有针对性地、及时地向用户主动推送所需内容,高效准确地满足不同用户的个性化需求。
摘要：针对传统移动信息服务由于缺乏个性化信息检索和推送等有效手段,难以满足农业用户多变的生产流通需求问题,提出了一个基于情境感知计算的个性化农业信息服务模型。利用用户类型、地区等多因子建立用户分类库,建立了具有6层结构的多维情境感知计算模型,实现用户兴趣的计算,基于按需推送、定期定时、更新驱动3种形式实现农业信息的个性化智能推送,并基于提出的方法实现了农业信息个性化信息服务系统。通过对比实验证明:该系统能够识别和预测用户兴趣偏好,有针对性地向用户提供所需内容,满足了不同用户的个性化需求。
关键词：农业信息化,情境感知计算,个性化推送,智能推送
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信息服务模型 篇11
◆ IBM全球服务公司的实践团队
实践团队是由从事知识管理的专业人员组成的非正式组织。迄今为止，共有60余个实践团队分布在IBM服务的国家之中。到2000年底，有76000余名从事知识管理的专业人员在全球服务公司的智力资本管理网站进行了注册，有20000余人参加了实践团队组织的活动。专业人员的这种参与热情以及实践团队的长期存在，说明全球服务公司采取的这种方法取得了相当的成功。
实践团队具有如下共同的特点：1、团队的成员来自世界各地，具有共同的团队意识。2、成员负责某一领域的知识管理工作。如：管理智力资本、制定知识管理规则等。其中，智力资本管理包括：收集、评估、整理、传播团队共享的知识，观察和研究这些知识的发展变化情况。3、团队生存和发展的经费来自企业的赞助。4、实践团队既不是正规的单位，也不是正规的组织。
实践团队的内容涉及到企业众多的领域。例如，在培育IBM的核心能力方面，涉及到企业制度管理、新技术的试验、产品开发、组织变革等；在开拓市场能力方面，涉及到电子商务、产品包装设计等；在产业门类的分布方面，涉及到汽车、石油化工、物流、金融保险、卫生保健等。由此可以看出，实践团队的演进对于企业文化的变革具有重要的作用。
◆ 实践团队演进的五个阶段
实践团队的演进具体分为5个发展阶段：即潜在期、建设期、忙碌期、活跃期、适应期。在不同阶段，实践团队表现出各自的特征，而且后一发展阶段涵盖了前一阶段的功能。
潜在期。团体的核心已经出现，团队即将形成。核心由少数个人组成，他们在工作或兴趣方面有着共同之处，但人们还没有完全发现这个共性以及如何利用这种共性。
接触是这一阶段的基本特点。核心中的每一个人必须明确彼此的定位，进行沟通，建立联系，并积极促成团队的诞生。
建设期。团队开始形成自己的特色。起初的几个核心人员开始从团队整体的角度规划未来，制定发展方案，确立团队存在的方式，并开始搭建团队基本架构，制定团队运行流程和成员工作规则。
创造共享的文化环境，形成共同“记忆”，是建设期基本的功能。在积极创建的过程中，团队核心成员逐渐达成了共识，团队把这些共识作为基本的“记忆”存储起来，并作为吸纳新成员的标准。
忙碌期。前一阶段设计的结构和流程开始运转，整个团队按照既定的目标行动起来，每位成员持续稳定地发挥着自己的作用，团队的规模不断扩大，复杂程度不断提高。
团队成员相互接纳以及团队学习是这一阶段的主要特点。
活跃期。团队开始对前期工作的价值进行评估，进而与其他团体建立联系，不断扩大自己的影响。
多方面合作是这一阶段基本的特点。成员努力保持彼此联系，积极扩大共享的知识，团结一致，对外合作，努力把团队的价值推广到规模更大的组织。
适应期。团队进入一个新的高度，开始注意外部环境变化，并做出积极反应。为取得竞争优势，团队不断调整自我，创新知识，并建立新的结构和流程，进而形成新环境。
变革和进化是这一阶段的基本特点。通过不断变革，团队在新产品、新方法、新流程、新组织等经营管理方面取得丰硕成果。这些新成果不仅影响到团队的成员，影响到团队内部环境，而且影响到团队之外的其他部门和其他组织。
◆ 实践团队三要素在不同阶段的变化
人员、过程、技术，是实践团队的三个基本要素，三个要素相互支撑，相互作用，并随着团队演进的不同阶段发生着变化。
第一阶段
人员。人们之间需要开展一些简单的社交活动，以便建立起某种联系，为团队的形成打下基础。譬如，你是谁？你在哪个单位工作等等，对这些极其简单问题的了解，都是为了形成一种共识。如果两人都是未来团队的成员，他们对于“你是谁”这一问题的回答所做出的反应，必然是“你和我有点相像”。而对于最初的几个成员，他们的反应是：不仅大家有某些相似之处，而且在认识和判断问题的价值标准方面，也有相同之处。总之，大家在工作方面至少有一个基本的共同点。
过程。共同的教育和发展过程、沟通过程、组织融合过程等，对于促进人们的交往有着重要的作用，这些过程是人们形成团队的基础。
技术。这一阶段的技术要求非常简单，只要是便于沟通的工具和地点即可。譬如电话、电话会议、电子邮件、聊天室、电子留言、论坛、公告牌等，凡是能够把不同知识领域的人员组织起来的方式方法都有用武之地。
第二阶段
人员。在具体的工作中，人们通过分享彼此的经验，交流思想心得，逐步加深了解。他们逐渐建立了共同的语汇，并对这些语汇有着共同的理解。在这一过程中，个人开始以团队整体的价值审视自己，寻求与团队其他成员的一致，并在某种程度上开始了融入团队的心理历程。作为一个团队，人们需要回答的一个基本问题是“我们是谁”，包括我们的目的是什么，我们干什么，我们应怎样处理彼此的关系等等，根据对这些基本问题的回答，形成团队共同的识别标准，按照这些标准，成员开始创造团队共同的历史，形成共同“记忆”。于是关于团队早期创立者的一些故事一直流传下来。
过程。这一阶段需要以下过程，这些过程都是团队核心小组在规划和实施团队未来发展计划中所不可缺少的。具体包括：对团队的工作范围做出界定，对成员资格提出明确要求；对成员的角色和行为标准做出规定；确定识别、吸引、吸纳新成员的方式；找到团队的共识，将它们进行分类，并以适当的形式固定下来；提出成员之间分享不成文知识的思路，以及管理成文知识的方案；为成员提供必要的技术支持，并实现人技兼容。
技术。团队需要有专门的地方存储日积月累的成文知识，以便现在或将来的成员很方便地进行查阅。这需要一个任何成员都能够访问的信息存储器。团队也可以建立一套分类检索系统，如果将这一系统与其他单位的分类检索系统联系起来，效果会更好。
第三阶段
人员。这一阶段，老成员不断成熟，新成员不断加入，团队文化形成一种复杂的变革状态。在团队合作的过程中，成员对团队的工作会产生新的认识，并形成一些不成文的共识，这些共识加深了成员之间的相互理解，增进了彼此信任，使团队成为一个有机的整体。而新成员开始与老成员接触，开始熟悉团队的历史，这时最重要的是实现新老成员对成文知识和不成文知识的共享，创立者的故事必须在新成员中反复讲述，并使这些故事的内涵不断得到丰富。而老成员必须指导新成员，并在行为方面做出表率，以便新成员尽快了解和适应团队的情况，明确自己的角色。同样重要的是，团队从新成员那儿吸收大量知识，这使得团队成员之间必须进一步加强沟通，以便从他人那儿得到自己需要的更多知识，进而使成员形成定期重新审视团队知识的习惯。
这时，企业开始对团队的情况产生兴趣，开始与团队中的成员接触，并引导团队共同做好整个企业的工作。企业开始对团队的一些活动进行跟踪，也许对团队的活动进行干预。典型的做法有两类：支持团队的发展，或对团队的活动范围、使命、活动模式等进行重新界定。
过程。除第二阶段提到的过程得到贯彻实施并正常运转外，这一阶段重要的是收集反馈信息，并测量团队行为的效力。但此时对团队的知识资本进行管理更加复杂，团队需要找到基本知识之间的缺口，并把它们填平。为此，必须不断探索新的方法,吸纳新人以及把团队成员社会化，这样可以不断保持团队的活力。鼓励团队成员面对面地交流各自的工作心得，对不成文的知识达成共识，也是重要的过程。此外，对团队的知识管理过程与企业的其他工作流程进行整合也非常重要。如，实施新项目、设计商业计划、回顾项目完成情况等等。
技术。这一阶段主要需要计算机统计、抽样调查、统计分析等方面的技术支持；工作流程方面的支持也是重要的方面；而网络沟通、跨语言沟通的能力也不可缺少。
第四阶段
人员。团队成员之间非常熟悉，他们不仅熟悉彼此的专长，熟悉团队内部知识交换的价值标准，而且对团队内部的知识都有很强的依赖感。代表性的行为是，一旦工作中遇到麻烦，成员就想到了团队，而对团队的其他成员来说，别人的工作就是自己的工作，为了与团队其他成员一同工作，他们克服了很多困难。
过程。三个强有力的过程推动着团队积极战胜企业面临的种种问题。即：团队建设、集体攻关、决策。团队可以通过一些高度灵活的管理程序对众多的工作小组进行不断调整。当与其他团队进行合作时，对不同团队的工作流程进行整合，同样是不可缺少的过程。而这一时期无论对于整个团队来说，还是对于成员个人来说，团队学习十分重要。
技术。直接合作与间接合作的技术在这一阶段都十分重要。网上聊天室、网上会议、专题研讨会、争论，以及其他一些分析工具等，都是非常必要的。
第五阶段
人员。团队成员忙于一些极其重要的工作，这些工作直接改变和影响着企业的生产和销售，不断创新着所在领域的知识。此时团队成员的影响力已经大大超越了赞助单位的预想，他们打破团体自身的局限，开始与其他团队、协会和组织进行合作，并创造出新的业务、新的产品和新的市场。团队演进的速度很快，以致于团队自身产生出新的团队。而企业给予团队很大的发展空间，并依靠团队的创新能力，达到适应市场需求的目的。由于团队的工作对企业发展十分重要，企业不得不对团队进行直接干预，并直接由企业负责团队的发展。实质上把团队变为了企业的一个部门。这时，团队不是消失，而是与新的部门并存，或转入“地下”。
过程。这一阶段团队依靠灵活和与外部环境相适应的程序，积极根据外部的变化调整自身的行为。团队所有的过程都聚焦在一点：创新。同时团队积极扶持新成立的团队，并成为这些团队的领导机构和学习的榜样，此时最需要的是打开向外传播知识的有效渠道。
技术。任何推动团队发展，适应团队变革的技术，都适合这一阶段的要求。团队开始尝试新的技术，并积极对其他新技术进行研究，实践中团队经常运用自己成熟的工具整合其他企业的技术，譬如运用行业协会的公告牌与外界进行沟通和协作。这些技术使得团队的作用得到更好的发挥，同时有力地提高了团队成员的技术水平。
信息服务模型 篇12
信息技术服务目前已成为信息技术服务业关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业, 其具有重要的支撑和引领作用, 而信息技术服务的质量是影响信息技术服务业持续健康发展的重要因素之一。针对信息技术服务的标准化工作, 之前国际上主要关注IT服务管理、IT治理等领域的标准。
我国于2009年4月起开始成体系地系统研究信息技术服务标准, 并不断将我国的研究成果向国际标准化组织推荐。经过近三年的努力, 由我国提出的信息技术服务质量模型国际标准提案最终被ISO/IEC JTC1 SC7采纳, 并于2013年4月投票通过, 正式成为一项国际标准提案, 标准名称为《信息技术服务质量需求和评价信息技术服务质量模型》, 标准号为ISO/IEC 25011 (以下简称ISO/IEC 25011) 。目前, 该标准正在进行委员会草案 (CD) 的编制工作。
2 工作背景及进展
2.1 国际上信息技术服务质量相关的标准
针对信息技术服务质量管理, 国际上主要是ISO/IEC 20000系列标准, 其中ISO/IEC 20000-1《信息技术服务管理第1部分:规范》 (GB/T 24405.1-2005) 主要提出了信息技术服务管理体系, 其主要目的是通过管理体系的建立和运行来保证组织所提供的信息技术服务质量。而针对服务质量本身, 包括质量要素、质量评价指标等直接考量信息技术服务质量的内容, 在全世界范围内一直尚未形成统一标准和方法。
2.2 我国信息技术服务质量标准的研究情况
自2009年起, 我国信息技术服务标准 (ITSS) 工作组开始组织研制信息技术服务系列标准。其中, 信息技术服务质量标准的研究是工作组的重要工作之一, 来自国内产学研用各方的专家积极参与到该标准的研制工作中。经过两年多的努力, 《信息技术服务质量评价指标体系》于2012年形成征求意见稿, 该标准主要内容包括:信息技术服务质量模型、服务质量评价指标体系、服务质量评价方法等。目前, 该标准已形成送审稿, 计划在近期开展送审报批工作。
2.3 ISO/IEC 25011工作进展
ITSS工作组在工作过程中, 非常注重国内研究成果的国际化工作。自2010年起, 我国在国际标准化组织 (ISO) 的历次工作会议中积极进行IT服务范畴及整体标准体系规划方面的宣讲, 使得IT服务标准化的理念被广泛接受。在我国的不断努力推动下, 针对IT服务的标准化工作范围正在逐步扩大, 特别是针对IT服务的质量研究已成为ISO的一个新的关注点。
在2012年5月的ISO/IEC JTC1/SC7全会上, 基于我国自主研制的《信息技术服务质量评价指标体系》标准提出的《信息技术服务质量第1部分:模型》新国际标准提案得到广泛认可, 并建议将标准名称修改为《信息技术服务质量需求和评价信息技术服务质量模型》, 标准号为ISO/IEC 25011, 待标准草案进一步完善后进行投票。
2013年1月10日, 国际标准化组织ISO/IEC JTC1/SC7 (软件和系统工程分技术委员会) 组织对我国提出的《信息技术服务质量需求和评价信息技术服务质量模型》新工作项目提案进行投票。按照《ISO/IEC JTC1导则》规定, 新的国际标准提案投票周期为三个月, 2013年4月, 投票结果公布。此次参与ISO/IEC 25011投票的国家成员体共34个, 其中, 17个国家成员体同意立项、14个国家成员体弃权、3个国家成员体反对, 投票结果为通过, 这标志着我国信息技术服务标准化工作得到国际上的认可。该标准由我国专家担任编辑, 芬兰和日本各指派了1名联合编辑参与标准制定。
目前我国已牵头组织该标准的国内外编制人员对标准进行进一步的修改完善, 形成了委员会草案 (CD) , 该草案将在2013年ISO/IEC JTC1/SC7的年中会议中进行审议。
3 ISO/IEC 25011主要内容
3.1 范围
ISO/IEC 25011定义了信息技术服务的使用质量模型和产品质量模型, 这两个模型分别由一系列的特性和子特性构成。
ISO/IEC 25011关注以下服务类型的服务质量:
●软件产品及信息系统的设计、开发和测试服务;
●IT基础设施、软件和信息系统的集成、维护等服务;
●Iaa S、Paa S、Saa S等云服务。
ISO/IEC 25011提出的质量模型为识别、测量和评价信息技术服务质量提供了一致的方法, 并有助于:
●服务提供商识别服务质量需求, 确定服务质量目标, 评价和改进服务质量;
●服务需求者明确服务质量需求, 定义服务接受准则, 评价服务质量;
●第三方进行服务质量评价。
3.2 使用质量模型
使用质量模型由效率 (Effectiveness) 、效果 (Efficiency) 、满意度 (Satisfaction) 、风险规避 (Freedom from Risk) 、服务级别协议覆盖率 (SLA Coverage) 等五个特性及进一步划分的子特性构成, 如图1所示。服务的使用质量模型注重客户在服务消费过程中对服务的期望, 适用于服务的交付。
3.3 产品质量模型
产品质量模型由适合性 (Suitability) 、服务安全性 (Service Security) 、服务可靠性 (Service Reliability) 、响应性 (Responsiveness) 、有形性 (Tangibility) 、友好性 (Empathy) 等六个质量特性及一系列进一步细分的子特性构成, 见图2。服务产品质量模型则更加注重服务的内在特征, 适用于服务的设计、转换、交付和持续改进。
3.4 质量模型的目标和使用
质量模型同服务要素、服务生命周期过程及用户、使用环境等的关系如图3所示。其中, 使用质量模型可用来测量整个信息技术服务的质量, 涉及服务要素、各类用户和应用环境, 以及服务设计、服务转换、服务交付、服务改进等生命周期各阶段。该模型描述了服务交付的输出特征, 可用来测量用户需求的满足程度。同时, 服务要素、各类用户和应用环境, 以及服务生命周期各阶段都会对使用质量模型产生影响。而产品质量模型主要测量人员、过程、技术、资源等服务要素的质量, 该模型描述服务产品内在的质量特性。服务要素质量又直接决定了服务生命周期各阶段的服务质量。
如上所述, 质量模型可用来测量信息技术服务的质量。ISO/IEC 25011中提出的质量模型适用于所有类型的信息技术服务。但需要注意的是, 在对服务质量进行评价时, 需要进一步结合具体的质量评价指标。
4 结语
ISO/IEC 25011是我国在信息技术服务领域的第一个走向国际的工作提案, 也是该领域第一个被国际标准化组织认可的工作提案, 它引起了国际上对信息技术服务质量的关注, 同时也为信息技术服务相关的国际标准提供研究方法和路线, 是我国在信息技术服务领域标准化工作的一个重要里程碑。
在该标准的基础上, 我国将进一步推进信息技术服务质量评价指标体系、服务质量评价方法等服务质量相关研究成果的国际标准立项工作。同时, 我国也将推进信息技术服务分类等ITSS其他研究成果的国际标准化工作, 进一步提升我国在国际标准化工作中的话语权和主导权。
摘要：介绍了国际上信息技术服务质量相关的标准和我国的研究情况, 以及基于我国自主研制的《信息技术服务质量评价指标体系》提出的ISO/IEC 25011《信息技术服务质量模型》国际标准提案的工作进展。具体论述了ISO/IEC 25011定义的信息技术服务的使用质量模型和产品质量模型, 以及两个模型的目标和使用。