陳 鶴，王瑜珩

（華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢 430074）

引言

隨著經(jīng)濟全球化和科技信息技術(shù)的快速發(fā)展，世界進入了一個嶄新的知識經(jīng)濟時代，企業(yè)所處的競爭環(huán)境發(fā)生了深刻的變化，原有的市場開始衰落、競爭對手成倍增長、新技術(shù)突飛猛進、產(chǎn)品淘汰加速。與此同時，客戶消費心理日趨成熟，出現(xiàn)了理性化、個性化的消費趨勢。在這種情況下，實施客戶關(guān)系管理 （Customer Relationship Management，CRM）的效果與企業(yè)的預期相差甚遠。著名管理咨詢專家Jim Berkowitz認為CRM的成功除了需要一個合理的組織結(jié)構(gòu)外，還需要一個合理的信息結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的CRM雖然記錄了企業(yè)與客戶交往過程中形成的大量客戶數(shù)據(jù)，但并沒有將這些數(shù)據(jù)用于有效地理解客戶。[1](p312-316)在激烈的競爭環(huán)境下，企業(yè)對有限數(shù)目客戶的爭奪日趨白熱化，如果不能及時了解客戶的需求、掌握客戶的消費模式，預測客戶的行為動向，企業(yè)將失去競爭的能力，[2]（p24-26）而CRM僅僅局限于事務(wù)處理，沒有充分地將客戶及其知識轉(zhuǎn)化為企業(yè)的持續(xù)競爭力。[3]（p584-612）針對CRM的不足，近年來關(guān)于客戶知識管理（Customer Knowledge Management，CKM）的研究獲得了普遍的關(guān)注和重視。[4]~[7]CKM的出現(xiàn)是全球電子商務(wù)大潮對傳統(tǒng)商業(yè)模式的改變，它要求企業(yè)以全新的思維看待未來的客戶，以客戶需求為中心設(shè)計和實現(xiàn)信息技術(shù)驅(qū)動的商務(wù)活動，從而給企業(yè)帶來長久利益。企業(yè)期望通過CKM建立一個客戶需求導向的銷售、營銷、服務(wù)和支持應用的自動化價值鏈，以便加強企業(yè)與客戶的關(guān)系，提高客戶的滿意度和忠誠度，增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。目前，CKM主要的應用領(lǐng)域集中在制造業(yè)、公共事業(yè)、電信業(yè)、零售業(yè)和金融服務(wù)業(yè)等行業(yè)，許多新興的企業(yè)如Amazon、Cisco等已率先成為CKM的使用者和受益者。CKM的核心是潛在客戶知識的發(fā)現(xiàn)，包括與客戶有關(guān)的各種概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束，通常都是隱含在客戶數(shù)據(jù)中的深層信息內(nèi)容。盡管客戶數(shù)據(jù)是形成潛在客戶知識的源泉，但從數(shù)據(jù)中提取知識并不容易。這主要在于，首先，企業(yè)所積累的客戶數(shù)據(jù)往往數(shù)量非常龐大，且在企業(yè)的發(fā)展過程中客戶數(shù)據(jù)會不斷地增加與更新；其次，客戶數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復雜，可以是結(jié)構(gòu)化的，如存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù)，甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)；再次，許多客戶數(shù)據(jù)是零散的、斷續(xù)的、冗雜的和動態(tài)的。從某種意義上說，潛在客戶知識的發(fā)現(xiàn)是一種高級的人類智力活動。但是人腦對于處理如此大量繁復的數(shù)據(jù)并不擅長。因此，人的經(jīng)驗和技巧必須與自動化知識處理工具結(jié)合起來才能達到從海量數(shù)據(jù)中獲取知識的目的。顯然，潛在客戶知識發(fā)現(xiàn)需要的不是常規(guī)的數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計工具，而是能夠歸納數(shù)據(jù)特征、分析數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)、推斷數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢的高效、智能化工具。因此，潛在客戶知識發(fā)現(xiàn)與管理是一項以智能信息處理技術(shù)為支撐的多學科交叉融合的前沿研究領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含的、未知的且潛在有用的知識和模式的過程。[8]（p1-7）它綜合運用計算機科學、人工智能、統(tǒng)計學、信息管理、認知科學等領(lǐng)域的先進理論與技術(shù)，研究如何從海量信息資源中快速準確地獲取潛在的知識，是一種信息資源深層開發(fā)的新型信息處理技術(shù)，不僅具有很高的理論研究價值，而且對于企業(yè)和國家信息化的跨越發(fā)展乃至整個社會經(jīng)濟建設(shè)與發(fā)展都具有極為重要的意義。當前，眾多發(fā)達國家企業(yè)紛紛開展以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)的知識資源管理和工商企業(yè)的智能化管理，具有代表性的應用領(lǐng)域有科學研究、Web智能、商務(wù)智能、風險投資、制造業(yè)、銀行、國土安全、氣象、醫(yī)學、通訊等，將數(shù)據(jù)挖掘合理地融入CKM過程之中，能夠有助于實現(xiàn)從“客戶數(shù)據(jù)礦山”中挖掘“客戶知識金礦”的目的。

一、當前主流的客戶知識管理模型及其存在的問題

客戶知識管理是一個較新的研究領(lǐng)域，目前關(guān)于客戶知識管理的模型還沒有形成統(tǒng)一的認識，不同國度、不同研究領(lǐng)域的專家學者從不同的角度來探討客戶知識管理的模型，比較具有代表性的客戶知識管理模型主要有：

（1）Tiwana提出的客戶知識管理宏觀模型。[9](p23-29)Tiwana從電子商務(wù)環(huán)境下新興的信息技術(shù)和知識管理方法對客戶關(guān)系管理的推動作用出發(fā)，詳細分析了實施客戶知識管理的前提和步驟，并在此基礎(chǔ)上提出了客戶知識管理的研究模型，如圖1所示。該模型將客戶知識管理分為三個部分：客戶知識獲取、客戶知識共享和客戶知識應用，從企業(yè)宏觀經(jīng)營的角度結(jié)合知識管理和客戶關(guān)系管理兩個方面分析了客戶知識管理的步驟以及客戶知識資本和客戶關(guān)系資本的有效結(jié)合方法，為企業(yè)實施客戶知識管理提供了很好的參考價值。

圖1 Tiwana提出的客戶知識管理宏觀模型

（2）Garcia-Murillo和Annabi提出的客戶知識管理微觀模型。[10]（p459-469）Garcia-Murillo 提出了深入到具體操作層面的客戶知識管理微觀模型，如圖2所示。該模型從企業(yè)與客戶之間的知識交流行為出發(fā)，將客戶知識管理過程分解為一個三階段的知識流動過程。模型具體分析了企業(yè)與客戶在整個客戶知識管理過程中所獲得的知識價值、知識提升和知識流動的循環(huán)過程以及實現(xiàn)該模型所利用的知識管理技術(shù)和方法。

圖2 Garcia-Murillo和Annabi提出的客戶知識管理微觀模型

（3）Swift提出的基于客戶流程循環(huán)模式挖掘的客戶知識管理模型。[11]（p67-85）Swift根據(jù)企業(yè)客戶流程的循環(huán)模式，提出了基于客戶流程循環(huán)模式的客戶知識管理模型，如圖3所示。該模型主要通過知識發(fā)現(xiàn)、營銷計劃、客戶互動、分析與區(qū)別四個子任務(wù)動態(tài)循環(huán)來挖掘、積累客戶知識，通過提升客戶知識管理來提高客戶關(guān)系管理的效率和效果。

圖3 Swift提出的基于客戶流程循環(huán)模式挖掘的客戶知識管理模型

（4）孟麗君、張大亮和胡旭初提出的客戶知識管理模型。[12]（p32-36）孟麗君、張大亮和胡旭初提出的客戶知識管理模型，如圖4所示，側(cè)重于研究客戶知識管理實施所依賴的組織條件，其目的是為企業(yè)有效實施和開展客戶知識管理提供指導和參考借鑒。該模型以有助于開發(fā)客戶知識的組織條件作為企業(yè)實踐的指導，強調(diào)企業(yè)在獲取客戶知識的同時，需要對獲取的知識進行整合、分析、反饋和優(yōu)化，從而保證客戶知識的準確性和全面性。

圖4 孟麗君、張大亮和胡旭初提出的客戶知識管理模型

這些主流的客戶知識管理模型都強調(diào)客戶知識管理的重要性，揭示了客戶知識的深度獲取與有效管理是提高企業(yè)競爭優(yōu)勢和抗風險能力的根本保障，但這些模型存在的問題主要在于其客戶知識管理和知識獲取的方法主要依靠人工方法進行淺層面的知識歸納、匯總，難以挖掘深層客戶知識和適應當前海量客戶數(shù)據(jù)的急速增長與動態(tài)客戶知識的獲取與管理的需要，缺乏知識獲取與管理的動態(tài)化、自動化和智能化。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型

基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和知識管理方法在客戶管理領(lǐng)域的結(jié)合，是未來客戶知識管理的發(fā)展方向。它將當前主流的智能信息處理技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為客戶知識管理的核心，通過自動化、智能化地挖掘客戶知識，實現(xiàn)企業(yè)與客戶之間的互動學習和協(xié)作創(chuàng)新，[13]（p21-25）從而增強客戶價值，提高客戶滿意度和忠誠度，適應當前知識經(jīng)濟時代客戶對企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的多樣化、差異化需求，逐步提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢?；诖?，本文構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型，如圖5所示。該模型利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從海量的動態(tài)客戶數(shù)據(jù)中有效地挖掘出特定的客戶知識，并對獲取的知識進行高效的深層次管理，從而為企業(yè)決策提供智力支持。

圖5 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型

該模型是一個動態(tài)循環(huán)的模型，主要分為五個模塊：客戶數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊、客戶數(shù)據(jù)整合模塊、客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊、客戶知識管理模塊和知識應用模塊，各模塊的主要功能描述如下：

（1）客戶數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊。客戶數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊的功能主要體現(xiàn)在兩個方面：一是自動采集企業(yè)內(nèi)外部相關(guān)聯(lián)的客戶數(shù)據(jù)信息，并提交給服務(wù)器進行處理；二是自動監(jiān)控這些信息的變化，并及時更新變化。企業(yè)信息化程度的加深是企業(yè)積累大量客戶數(shù)據(jù)的有力保障，各級企業(yè)信息系統(tǒng)是產(chǎn)生和存放客戶數(shù)據(jù)的主要場所。在以客戶為中心的企業(yè)戰(zhàn)略的指導下，企業(yè)的各項業(yè)務(wù)，如計劃、采購、生產(chǎn)、銷售等都圍繞著客戶展開，而運作和管理這些業(yè)務(wù)過程的企業(yè)信息系統(tǒng)都會或多或少地積累一些與客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)。因此，企業(yè)信息系統(tǒng)構(gòu)成了客戶知識獲取和管理的數(shù)據(jù)源?？蛻魯?shù)據(jù)源可以是內(nèi)部的也可以是外部的。來源于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)源主要包括客戶數(shù)據(jù)庫、交易數(shù)據(jù)庫、促銷活動數(shù)據(jù)庫和客戶服務(wù)數(shù)據(jù)庫。其中，客戶數(shù)據(jù)庫記錄企業(yè)現(xiàn)有或歷史客戶的相關(guān)信息，有時客戶數(shù)據(jù)庫會直接包含每個客戶所有的銷售額和活動記錄，但更常見的情況是標識信息，用于連接到交易數(shù)據(jù)庫等其他數(shù)據(jù)庫，以得到客戶表現(xiàn)的即時信息；交易數(shù)據(jù)庫包含企業(yè)與客戶進行交易活動的記錄，通常是最豐富、最有預測性的信息，也是最難使用的，根據(jù)業(yè)務(wù)類型，交易數(shù)據(jù)庫呈現(xiàn)出不同的形式，但通常都用一條記錄表示一個交易，每個客戶可以有不同數(shù)目的多個交易記錄，為了有效地使用這些數(shù)據(jù)，有時會將其匯總、聚集到客戶水平上；促銷活動數(shù)據(jù)庫包含了對當前客戶、潛在客戶或同時對二者所做的宣傳活動的細節(jié)，最有用的格式是一個記錄對應一個客戶或潛在客戶，從這個數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建的變量在響應預測模型和銷售活動定位模型上是最有預測性的，由于競爭的加劇，這類促銷活動的信息越來越重要，一個客戶促銷活動數(shù)據(jù)庫應該包含所有交叉銷售、提升銷售和保持客戶的促銷活動的數(shù)據(jù)；客戶服務(wù)數(shù)據(jù)庫包含了企業(yè)為客戶提供的除交易外的其他任何服務(wù)的細節(jié)，客戶服務(wù)數(shù)據(jù)庫有多種形式，如客服中心的郵件或電話咨詢記錄、投訴記錄、商品維修記錄等，通?？蛻舴?wù)數(shù)據(jù)庫中的一條記錄代表一次客戶服務(wù)，每個客戶可能擁有多個記錄。企業(yè)外部數(shù)據(jù)源是企業(yè)獲得新客戶或提高現(xiàn)有客戶利潤的有效途徑，外部數(shù)據(jù)源主要有列表銷售商。列表銷售商出售的是列表，根據(jù)業(yè)務(wù)類型，他們通常收集和銷售姓名、地址和電話號碼，以及人類統(tǒng)計學數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和心理數(shù)據(jù)。

（2）客戶數(shù)據(jù)整合模塊。客戶數(shù)據(jù)整合模塊的主要功能就是在領(lǐng)域知識庫的幫助下，對來自不同數(shù)據(jù)源的客戶數(shù)據(jù)整合在一起，解決結(jié)構(gòu)異構(gòu)和語義模糊性，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集合，以便為數(shù)據(jù)挖掘工作提供完整的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘主要從各種事務(wù)處理系統(tǒng)中的海量、動態(tài)客戶數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有用的客戶知識，挖掘過程十分復雜，需要良好的數(shù)據(jù)對象作為支撐。由于數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊獲取的原始數(shù)據(jù)來源于企業(yè)內(nèi)外部不同的事務(wù)處理系統(tǒng)，它們在結(jié)構(gòu)和語義上都存在較大差別，需要對其進行統(tǒng)一處理。該過程主要包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成三個子步驟。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要是針對數(shù)據(jù)倉庫建立的模型，通過一系列的轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分析模型數(shù)據(jù)，通過內(nèi)建的庫函數(shù)、自定義腳本或其他的擴展方式，實現(xiàn)多種復雜轉(zhuǎn)換，并且支持調(diào)試環(huán)境，監(jiān)控轉(zhuǎn)換狀態(tài)。它是將源數(shù)據(jù)變?yōu)槟繕藬?shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)匯總計算、數(shù)據(jù)拼接等等，但轉(zhuǎn)換工作可以視具體情況在不同的過程中實現(xiàn)，比如可以在數(shù)據(jù)抽取時轉(zhuǎn)換，也可以在數(shù)據(jù)加載時轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)清理主要是對來自不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)所具有的不規(guī)范、二義性、重復和不完整等問題進行處理，消除數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致，例如關(guān)于“高薪”和“低收入”的含義在不同的數(shù)據(jù)源中可能有不同的定義，在一個數(shù)據(jù)源中“高薪”的人在另一個數(shù)據(jù)源中則可能不是“高薪”，而數(shù)據(jù)挖掘?qū)ν诰虻臄?shù)據(jù)要求具有一致的含義。數(shù)據(jù)集成的主要目的是將經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清理后的客戶數(shù)據(jù)綜合在一起，為數(shù)據(jù)挖掘提供良好的數(shù)據(jù)。

（3）客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊?？蛻魯?shù)據(jù)挖掘是整個模型的核心組成部分，其主要功能是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法對經(jīng)過整合后的客戶數(shù)據(jù)進行自動地深入挖掘分析和知識發(fā)現(xiàn)，獲取高質(zhì)量的深層客戶知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)大大增強了客戶知識發(fā)現(xiàn)和管理的能力，其中的分類分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)使客戶知識挖掘與知識發(fā)現(xiàn)更加完備和豐富，為企業(yè)決策提供更準確、更全面的客戶知識。[14]（p65-71）該過程主要包括客戶數(shù)據(jù)選擇、客戶數(shù)據(jù)預處理、客戶數(shù)據(jù)變換、客戶數(shù)據(jù)挖掘和客戶知識評價五個子步驟?？蛻魯?shù)據(jù)選擇主要是確定發(fā)現(xiàn)任務(wù)的操作對象，即目標數(shù)據(jù)，是根據(jù)企業(yè)的知識需求從原始信息數(shù)據(jù)庫中抽取的一組數(shù)據(jù)；客戶數(shù)據(jù)預處理主要包括消除噪聲、推算計算缺值數(shù)據(jù)、消除重復記錄、完成數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等工作，為后續(xù)處理提供良好的平臺；客戶數(shù)據(jù)變換的主要目的是消減數(shù)據(jù)維數(shù)或降維，即從初始特征中找出真正有用的特征以減少數(shù)據(jù)挖掘時要考慮的特征或變量個數(shù)；客戶數(shù)據(jù)挖掘階段首先確定挖掘任務(wù)和目的，選擇合適的挖掘工具、算法和語言進行挖掘，獲取有用的模式或知識；客戶知識評價主要是對挖掘結(jié)果進行量化評價，刪除冗余或無關(guān)的模式，并以用戶易于理解的方式進行展現(xiàn)。

（4）客戶知識管理模塊。客戶知識管理模塊的主要作用是將數(shù)據(jù)挖掘模塊挖掘的客戶知識進行進一步處理，實現(xiàn)獲取的客戶知識與企業(yè)知識庫中的現(xiàn)有知識進行融合，完成對現(xiàn)有知識的修訂與補充。該過程主要由知識轉(zhuǎn)換、知識檢測、知識融合和知識共享共四個子步驟組成。知識轉(zhuǎn)換的主要目的是對數(shù)據(jù)挖掘模塊的挖掘結(jié)果進行知識表示，按照已有的知識存儲結(jié)構(gòu)與方式進行相應的轉(zhuǎn)換。知識檢測主要是對知識轉(zhuǎn)換的處理結(jié)果進行一致性和完整性檢測。知識融合對不一致和不完整的情況進行處理，并將二者融合為新的知識，存入企業(yè)知識庫中。知識共享是將企業(yè)原有的客戶知識和新獲取的客戶知識進行融合后，以利于存放與動態(tài)更新，方便企業(yè)人員進行查詢與利用。

（5）客戶知識應用模塊?？蛻糁R利用是客戶知識挖掘與管理的最終目標。該模塊的主要作用是將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應用于企業(yè)各項工作的接口中，輔助企業(yè)各部門制定決策，如幫助營銷部門制定與客戶需求相匹配的“一對一”營銷計劃等，進而影響企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運作。

基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型不只是一個簡單的客戶數(shù)據(jù)分析器，而是一個具備自動挖掘和智能管理的知識處理與共享系統(tǒng)，與其他知識管理模型相比，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：

（1）可實現(xiàn)基于語義的深層次客戶知識挖掘和高效管理。本文的客戶知識管理模型融合領(lǐng)域本體和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行客戶知識的組織、挖掘和管理，獲取深層次的客戶知識：利用本體的約束，提高了客戶數(shù)據(jù)采集與整合的相關(guān)性與深層性，減少了數(shù)據(jù)挖掘算法的運算量；挖掘的對象是經(jīng)過整合的客戶數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)挖掘的精度與準確度；在本體的協(xié)助下進行數(shù)據(jù)挖掘，可以實現(xiàn)客戶知識的語義挖掘與智能管理，全面提升知識獲取與管理的質(zhì)量和處理效率。

（2）可實現(xiàn)客戶知識管理的智能性和自動性。本文的客戶知識管理模型應用領(lǐng)域本體指導客戶數(shù)據(jù)采集與整合，實現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)信息的高效整合和語義組織；在此基礎(chǔ)上利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)客戶知識自動化、智能化地深入挖掘分析，獲取具有動態(tài)性、知識性和前瞻性的客戶知識，并將挖掘出的客戶知識運用到企業(yè)實際業(yè)務(wù)中去，能夠顯著提高企業(yè)知識管理和利用的水平，實現(xiàn)自動化和智能化的客戶知識管理。

（3）適應未來客戶知識管理的發(fā)展趨勢。本文的客戶知識管理模型運用本體指導客戶數(shù)據(jù)的采集與整合，實現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)信息的高效采集與深層整合，能夠適應客戶數(shù)據(jù)的快速增長和動態(tài)變化，在高度整合的基礎(chǔ)上進行客戶知識挖掘與管理，可實現(xiàn)客戶知識語義挖掘與智能管理，提升客戶知識管理的深層性和智能性，可使模型迅速適應未來語義Web和 KM2．0（Knowledge Management 2．0，KM2．0 ）的發(fā)展和應用。

結(jié)束語

客戶知識管理是企業(yè)確定其獨特競爭優(yōu)勢的一種戰(zhàn)略選擇，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是企業(yè)客戶知識管理的核心技術(shù)，也是企業(yè)發(fā)現(xiàn)知識、組織知識、運用知識的綜合能力體現(xiàn)。本文在分析當前企業(yè)所處的環(huán)境和主流的客戶知識管理模型存在問題的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融入客戶知識管理之中，構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶知識管理模型，論述了模型中各個模塊的主要功能及其實現(xiàn)策略，并對模型具備的優(yōu)勢進行了分析。下一步的研究將在該模型的基礎(chǔ)上進行系統(tǒng)原型的開發(fā)與實現(xiàn)。

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