在居品阛阓竞争日益热烈的今天，企业何如准确把抓客户需求成为制胜要津。可配置居品想象行为一种立异依次，允许客户把柄自身偏好礼聘不同配置。关联词，面对繁密客户各不相易的偏好要求，何如从中提真金不怕火出概况自豪大多数东说念主需求的想象决策？本文先容了一种基于偏好因子的配置特征会通技巧，通过数学模子将分散的客户偏好智能整合，为企业想象出与阛阓群体需求相似度最高的居品。这一技巧不仅能快速响应阛阓ai换脸 色情，还为减少变型配置想象提供了表面基础。

客户偏好与居品想象

在现在高度竞争的阛阓环境中，企业要获获顺利，就必须深切意会客户的需乞降偏好。跟着消耗者个性化需求的束缚栽植，传统的大限制坐褥口头依然无法自豪阛阓的需要。可配置居品想象行为一种立异的坐褥形貌，渐渐成为企业响应客户个性化需求的蹙迫技巧。

可配置居品的界说与脾性

可配置居品是指居品的组件和组件组成居品的战术是事前界说和事前想象好的，通过可能的战术对组件进行可能的组合或配置，不错得到居品整个可能的居品个体。简单来说，即是一种不错把柄客户不同需求，通过支持预设的部件组合形貌，快速生成自豪个性化要求的居品。

与传统的大限制坐褥比较，可配置居品想象具有以下几个显贵脾性：

领先，可配置居品具有模块化脾性。居品被拆分为多个功能模块，每个模块不错寂然想象和制造，然后按照一定的规则组合成完整的居品。这种模块化想象使企业概况在保持居品种种性的同期，戒指坐褥本钱和复杂度。

其次，可配置居品具有高度的天真性。通过不同模块的组合，不错生成多种居品变体，自豪不同客户的个性化需求。这种天真性使企业概况在不加多坐褥本钱的情况下，扩大居品线，阴私更平凡的阛阓。

临了，可配置居品想象强调事前想象。企业需要在居品想象阶段就探求到可能的配置决策，事前界说好各个模块之间的接口和组合规则。这要求企业对阛阓需求有深切的了解，概况准确把抓客户的偏好。

客户配置偏好的蹙迫性

在可配置居品想象中，准确把抓客户的配置偏好是至关蹙迫的。客户配置偏好是指客户在礼聘居品配置时所发扬出的偏好和需求，是企业进行居品想象和配置的基础依据。

客户配置偏好的蹙迫性主要体现在以下几个方面：

领先，客户配置偏好是居品想象的起点。企业需要把柄客户的偏好来详情居品的功能、结构、技巧参数等，使居品概况最猛进程地自豪客户需求。如若居品想象与客户偏好不符，即使居品自己质地再好，也难以在阛阓上取获顺利。

其次，客户配置偏好是企业酿成各异化竞争上风的蹙迫开头。通过深切了解客户的配置偏好，企业不错斥地出与竞争敌手不同的居品，从而在阛阓中得到私有的竞争地位。

临了，客户配置偏好是企业进行居品立异的蹙迫依据。跟着阛阓的变化，客户的配置偏好也在束缚发生变化。企业需要不绝追踪和商议客户的配置偏好，实时支持居品想象，推出自豪新需求的居品。

客户需求信息抒发与处理的挑战

尽管客户配置偏好对于居品想象至关蹙迫，然而准确获取和处理客户需求信息并非易事。企业在这一流程中靠近着诸多挑战：

领先，客户需求通常是拖拉的、非结构化的。大多数客户难以精确抒发我方的需求，他们更倾向于使用白话化、拖拉的话语刻画我方的偏好。举例，客户可能会说＂我但愿自行车前叉更平静＂，而非具体证据＂前叉偏置应该在37到45毫米之间＂。这种拖拉的抒发给企业精确把抓客户需求带来了贫乏。

其次，客户的需求信息往往是种种化的，触及居品的多个方面。以自行车悬叉为例，客户的需求可能触及到行程、弹簧预载、刚度、重量等多个参数。何如全面汇集这些多维度的需求信息，是企业靠近的又一挑战。

再次，不同客户之间的配置偏好可能存在龙套。举例，一些客户可能更羁系居品的性能，而另一些客户可能更宥恕居品的价钱。如安在这些龙套的需求之间找到均衡点，是企业在居品想象中需要措置的难题。

临了，客户需求的抒发与工程想象话语之间存在各异。客户时常使用日常话语抒发需求，而居品想象则需要精确的工程参数。何如将客户的话语窜改为工程想象参数，是企业在居品斥地中靠近的蹙迫问题。

群体客户偏好会通的必要性

面对繁密客户各不相易的配置偏好，企业何如想象出概况自豪大多数客户需求的居品？这就需要进行群体客户偏好的会通。

群体客户偏好会通是指将多个客户的不同偏好进行整合，索要出概况代表群体合座需求的配置特征。这一流程的必要性主要体现在以下几个方面：

领先，群体客户偏好会通不错匡助企业识别共性需求。通过分析多个客户的配置偏好，企业不错发现这些偏好中的共同点，详情最具阛阓价值的居品配置。

其次，群体客户偏好会通不错优化居品想象。通过会通群体客户的偏好，企业不错详情每个配置特征的蹙迫进程，从而在居品想象中有所侧重，栽植居品的阛阓适合性。

临了，群体客户偏好会通不错栽植企业的响应速率。事前会通客户偏好，想象出与阛阓需求接近度最高的可配置居品，不错匡助企业快速响应客户需求，镌汰托福周期，栽植客户兴奋度。

鄙人一部分中，咱们将详备先容何如对客户配置偏好进行时势化刻画，为群体客户偏好会通奠定基础。

偏好的数学抒发

为了灵验处理客户在居品配置中的各式偏好，咱们需要将这些看似拖拉的思法窜改为具体可缱绻的数字。这就像是把顾主心中的＂我思要平静的自行车＂这么的思法，变成想象师不错平直使用的精确参数。在这一部分，咱们将先容何如对客户的配置偏好进行时势化刻画，为后续的偏好会通奠定基础。

配置特征与配置特搜集的界说

配置特征是指大多数客户在配置居品时要求进行礼聘的属性或对象，时常发扬为居品的想象脾性和工程想象脾性。举个例子，对于自行车悬叉来说，配置特征可能包括最大行程、弹簧预载、钢筒长度、轮胎内径等具体参数。

配置特搜集则是单个客户提议的整个配置特征组成的集会。举例，一位专科赛车手可能宥恕悬叉的测试最大值、弹簧预载、轮胎内径、鬈曲强度等特征，这些特征共同组成了该客户的配置特搜集。配置特征结合的每个元素被称为配置特征元。

以施行案例来证据，在一项对于自行车悬叉配置的商议中，四位不同配景的客户（赛车手、业余爱好者、一般使用者和维修东说念主员）别离提议了不同的配置特征需求。赛车手宥恕性能参数，如Monster测试最大值3.5g和弹簧预载760N；业余爱好者则更宥恕适用性，如最大行程大于40mm和前叉偏置在37到45mm之间；一般使用者则有相似但略有不同的要求；而维修东说念主员则特殊宥恕顾惜便利性，如拆卸/装配时辰小于300s。

偏好因子向量与配置特征向量

在详情了配置特征过头集会后，下一步是量化客户对这些特征的偏好进程。偏好因子向量即是用来刻画配置特征元偏好进程的数值向量。

把柄商议，不错使用端倪分析法（AHP）对定性的客户偏好配置特征问题进行定量分析。AHP法将每一端倪元素两两比较的蹙迫性进行定量刻画，然后缱绻出各配置特征的相对蹙迫进程过头权重值。

具体来说，领先树立判断矩阵，矩阵中的元素抒发了配置特征结合各配置特征元对客户的相对偏好度。判断矩阵中的元素是把柄1~9级判断矩阵圭臬度表详情的，其中1暗示两个元素比较具有雷同的蹙迫性，3暗示前者比后者稍蹙迫，5暗示赫然蹙迫，7暗示强烈蹙迫，9暗示极点蹙迫。

以赛车手对自行车悬叉的配置偏好为例，其判断矩阵可能如下所示：

Copy

1 3 2 5 1/7 1/4 9

1/3 1 1/3 1/4 1/4 1/2 7

1/2 3 1 7 1/2 1/2 9

1/5 4 1/7 1 1/5 1/4 5

7 4 2 5 1 1/5 5

4 2 2 4 5 1 9

1/9 1/7 1/9 1/5 1/5 1/9 1

这个矩阵标明，在赛车手看来，第一个配置特征（Monster测试最大值）比第二个配置特征（弹簧预载）蹙迫3倍，比第三个配置特征（轮胎内径）蹙迫2倍，以此类推。

接下来，通过求解判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量，得到偏好排序的权重向量。这个权重向量经过归一化处理后，就成为了偏好因子向量。

对于赛车手的例子，缱绻得出的偏好因子向量为：

［0.1354， 0.0587， 0.1451， 0.0640， 0.2479， 0.3313， 0.0177］

这暗示赛车手最敬重的是第六个配置特征（钢筒长度，权重为0.3313），其次是第五个特征（最大轮胎宽度，权重为0.2479），而最不怜爱的是第七个特征（阻尼统统支持范围，权重为0.0177）。

配置特征向量则是按照客户偏好因子向量对配置特征结合的配置特征元进行排序而酿成的向量。通过这种排序，不错明晰地抒发出客户对各个配置特征的偏好规则。

端倪分析法在偏好排序中的把握

端倪分析法（AHP）是一种将定性问题定量化的多准则决策依次，特殊安妥处理客户配置偏好这类复杂的决策问题。在客户偏好分析中，AHP法主要包括以下门径：

树立端倪结构：将配置问题认识为不同端倪的身分，如办法层、准则层和决策层。

构建判断矩阵：对每一端倪的各身分进行两两比较，树立判断矩阵。

缱绻权重向量：求解判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，得到各身分的权重。

一致性磨练：磨练判断矩阵的一致性，确保决策的合感性。

端倪总排序：将不同端倪的权重详尽，得到最终的偏好排序。

通过AHP法，不错将客户拖拉的偏好表述窜改为精确的数值排序，便于后续的分析和决策。

偏好判断矩阵的构建与特征向量缱绻

偏好判断矩阵是端倪分析法的中枢，其构建流程如下：

领先，通过客户调研或群众评判，获取客户对各配置特征两两比较的蹙迫性评分。这些评分按照1~9级圭臬填入判断矩阵。

然后，磨练判断矩阵的性质。正确构建的判断矩阵应具有以下脾性：

整个元素齐大于0

主对角线元素齐等于1

矩阵具有互反性，即如若脾性i比脾性j蹙迫uij倍，则脾性j比脾性i蹙迫1/uij倍

临了，缱绻判断矩阵的最大特征值过头对应的特征向量。这个特征向量经过归一化处理后，就成为了暗示客户偏好的权重向量。

施行操作中，不错通过求解方程JWk = λmax·Wk 来获取特征向量Wk，其中J是判断矩阵，λmax是最大特征值。然后通过σk = Wk/∑Wk，i缱绻得到偏好因子向量。

在自行车悬叉的例子中，通过这种依次缱绻得出四位客户的偏好因子向量别离为：

赛车手：［0.1354， 0.0587， 0.1451， 0.0640， 0.2479， 0.3313， 0.0177］

业余爱好者：［0.0606， 0.0467， 0.2363， 0.1496， 0.1998， 0.1680， 0.1390］

一般使用者：［0.0594， 0.0388， 0.2185， 0.1601， 0.1793， 0.1820， 0.1529］

维修东说念主员：［0.0357， 0.3073， 0.0926， 0.5644］

这些偏好因子向量明晰地抒发了不同客户对配置特征的偏好进程，为下一步的偏好会通提供了量化基础。

通过上述依次，咱们顺利地将客户拖拉的配置偏好窜改为了精确的数学抒发，这为后续的群体客户偏好会通创造了条目。鄙人一部分，咱们将先容何如基于这些数学抒发进行偏好会通，得出概况自豪群体客户需求的最优配置决策。

智能会通算法

在前边的部分中，咱们依然了解了何如将客户的配置偏好窜改为数学抒发。现在，要津问题来了：何如将多位客户的不同偏好灵验地会通起来，酿成一个概况代表大多数客户需求的谐和决策？这就像是一个大型餐厅的厨师长，需要把柄不同顾主的口味偏好，想象出一份概况自豪大多数东说念主喜好的菜单。在这一部分，咱们将详备先容一种基于不合称距离的配置特征会通算法，它概况智能地处理不同客户的偏好，得出最优的会通收尾。

附加偏好因子的不合称距离认识

在传统的信息会通中，时常使用对称距离来预计信息之间的各异进程。所谓对称距离，即是指从A到B的距离等于从B到A的距离。关联词，在客户配置偏好的会通中，由于不同客户对归拢配置的偏好进程不同，传统的对称距离无法准确响应这种各异。

为了措置这个问题，商议东说念主员提议了附加偏好因子的不合称距离认识。这种距离探求了客户对配置特征的偏好进程，愈加准确地响应了客户偏好之间的干系。

具体来说，假定有两个配置特征X和Y，它们的偏好因子别离为αx和αy，则X到Y的不合称距离界说为：

当X=0，Y=1时，不合称距离da（0，1） = αy

当X=1，Y=0时，不合称距离da（1，0） = αx

当X=0，Y=0时，不合称距离da（0，0） = 0

当X=1，Y=1时，不合称距离da（1，1） = |αx - αy|

这里的＂a＂代表不合称（asymmetry）。这个界说的含义是：当两个配置特征气象不同期，距离等于相应的偏好因子；当两个配置特征气象相易且均为0时，距离为0；当两个配置特征气象相易且均为1时，距离等于两者偏好因子的差的统统值。

这种不合称距离的界说灵验地响应了客户对配置特征的偏好进程，为后续的会通算法提供了愈加准确的度量圭臬。

总体距离最小的会通原则

在详情了不合称距离的认识后，下一步是基于这个认识树立会通原则。会通的办法是找到一个配置特征向量，使得它与整个客户的配置特征向量的总体距离最小。

数学上，不错将这个原则表述为：设A1， A2， ...， AM是M个客户的配置特征向量，会通收尾A应自豪对于苟且可能的配置特征向量B，齐有：

∑D（Ai， A） ≤ ∑D（Ai， B）

其中D（Ai， A）暗示客户i的配置特征向量Ai到会通收尾A的不合称距离。

这个原则确保了会通收尾概况最猛进程地接近整个客户的偏好，从而自豪大多数客户的需求。

配置特征会通算法的门径

基于上述认识和原则，不错树立一个完整的配置特征会通算法。该算法的主要门径如下：

索要每个客户需求的配置特征，树立配置特搜集并保存。

把握端倪分析法决策战术，树立配置特征偏好决策矩阵，求解方程JWk = λmax·Wk，详情配置特征向量U＇k及相应的客户偏好因子向量σk。

将整个客户包含的不同配置特征元按照一定的规则索要出来暗示为N维向量并保存，记为U。把柄U将各个客户配置特征向量映射为N维二进制向量。

把柄会通原则和不合称距离认识，对整个客户的N维二进制配置特征向量和N维偏好因子向量进行会通，得到会通配置特征偏好收尾。

在这个算法中，要津的表面搭救所以下定理：

定理1：设A1， A2， ...， AM是M个客户的配置特征向量，相应的偏好因子为α1， α2， ...， αM，令A1， A2， ...， AM中1的个数为C1，0的个数为C0，C1个1对应的一齐配置特征对应的偏好因子组成集会α，C0个0对应的一齐配置特征对应的偏好因子组成集会β，设配置特征向量的会通收尾为Res，则：

Res = 1， 如若 （C1·∑αj + ∑|αj - αk|） ≥ C0·∑αi

Res = 0， 如若 （C1·∑αj + ∑|αj - αk|） < C0·∑αi

其中，αj∈β，αk∈β （j≠k），αi∈α。

这个定理给出了判断一个配置特征元是否应该保留在会通收尾中的条目。如若自豪条目（C1·∑αj + ∑|αj - αk|） ≥ C0·∑αi，则该配置特征元应该保留（Res=1）；不然，应该忽略（Res=0）。

定理2进一步证据，通盘N维向量的会通收尾不错通过对每一个重量别离把握定理1得到。这大大简化了会通算法的收场。

会通收尾的解释与把握

通过上述算法，咱们不错得到群体客户偏好的会通收尾。这个收尾是一个N维二进制向量，每个重量的值（0或1）暗示对应的配置特征元是否被保留在最终的会通收尾中。

同期，算法还缱绻出了会通收尾中每个配置特征元的偏好因子值。这些偏好因子值不错用来对会通明的配置特征元进行排序，酿成一个有序的配置特征向量。

需要特殊提防的是，会通收尾中可能存在一些冗余或矛盾的配置特征元。举例，＂最大行程大于40mm＂和＂最大行程大于33mm＂这两个配置特征元在会通收尾中齐被保留，但赫然前者包含了后者。在这种情况下，需要把柄施行情况对会通收尾进行进一步的整理和优化。

一般来说，不错按照以下原则进行整理：

对于互相包含的配置特征元（如＂最大行程大于40mm＂和＂最大行程大于33mm＂），不错只保留条目更松的阿谁（即＂最大行程大于33mm＂）。

对于抒发相易真谛但数值不同的配置特征元（如＂前叉偏置［37，45］mm＂和＂前叉偏置［37，40］mm＂），不错取它们的并集或杂乱，具体取决于施行需求。

对于完全相易的配置特征元，只需保留一个即可。

通过这种整理，不错得到一个愈加精简、合理的会通收尾，为居品想象提供明确的指引。

在施行把握中，这种会通算法依然被顺利把握于自行车悬叉的想象中。通过对不同类型客户（赛车手、业余爱好者、一般使用者和维修东说念主员）的配置偏好进行会通，想象师概况详情哪些配置特征最蹙迫，从而想象出概况自豪大多数客户需求的居品。

这种基于不合称距离的配置特征会通算法，不仅在表面上具有坚实的基础，而况在实施中也诠释了其灵验性和可行性。通过这种算法，企业不错愈加准确地把抓阛阓需求，想象出更合适客户盼愿的居品，从而在热烈的阛阓竞争中得到上风。

鄙人一部分，咱们将通过一个具体的实例，展示这种会通算法在施行把握中的后果，并分析其价值和意旨。

依次考证与价值

表面再完好，也需要在实施中磨练其灵验性。咱们依然了解了客户偏好会通的认识和算法，现在是时候通过一个施行案例来考证这种依次的实用性，并探讨它对居品想象的价值。在这一部分，咱们将详备分析自行车悬叉的客户偏好配置案例，展示何如通过数学器用考证会通收尾的准确性，以及这种依次对企业的施行价值。

自行车悬叉客户偏好配置案例分析

为了考证偏好配置特征会通算法的灵验性，商议东说念主员礼聘了自行车悬叉行为商议对象。在这个案例中，四位不同配景的客户参与了需求调研，别离是赛车手、业余爱好者、一般使用者和维修东说念主员。每位客户基于自身的使用需求，提议了不同的配置特征需求。

赛车手行为专科使用者，主要宥恕悬叉的性能参数，提议了7项配置特征，包括Monster测试最大值3.5g、弹簧预载760N、轮胎内径660mm（轮毂宽度622mm）、鬈曲强度大于7.8kN、最大轮胎宽度44.45mm、钢筒长度210mm以及阻尼统统支持范围大于200N·s/m。

业余爱好者则更宥恕悬叉的适用性和舒限定，提议了7项不同的配置特征，其中包括最大行程大于40mm、前叉偏置［37，45］mm、轮胎内径660mm、刹车轴处的横向刚度425kN/m、最大轮胎宽度38mm、钢筒长度190mm以及橡胶零件的紫外测试老化时辰大于250h。

一般使用者则提议了7项相对基础的配置特征，如最大行程大于33mm、前叉偏置［37，40］mm等。维修东说念主员从顾惜便利性的角度开赴，提议了4项计划的配置特征，如顾惜时拆卸/装配时辰小于300s等。

把握前边先容的端倪分析法，商议东说念主员树立了四位客户的配置特征偏好判断矩阵，并缱绻出各自的偏好因子向量。接着，把柄会通算法的门径，将整个客户提议的不同配置特征合并成一个包含23个特征的集会，并将每位客户的配置特征映射为23维的二进制向量。

通过把握基于不合称距离的会通算法，商议东说念主员得到了会通明的二进制向量及对应的偏好因子值。把柄会通收尾，在23个配置特征中，有15个被保留在最终的会通决策中，每个特征还有相应的偏好值，响应了其在合座想象中的蹙迫进程。

临了，经过施行情况的整理和优化，得到了最终的会通配置特征向量：

｛最大行程大于33mm，弹簧预载760N，前叉偏置［37，45］mm，橡胶零件的紫外测试老化时辰大于200h，顾惜时拆卸/装配时辰小于300s，刹车轴处的横向刚度大于325kN/m，轮胎内径660mm、轮毂宽度622mm或轮胎内径660mm，最大轮胎宽度44.45mm或38mm，钢筒长度大于150mm｝

这个会通收尾详尽探求了四位不同客户的偏好，为自行车悬叉的想象提供了明确的指引场所。

多项式拟合依次考证会通收尾

为了进一步考证会通收尾是否自豪总体距离最小的原则，商议东说念主员选择了基于最小二乘法的多项式拟合依次。这种依次的办法是寻找与给定数据点距离最小的弧线，通过比较会通收尾与拟合弧线的干系，不错判断会通收尾是否接近最优解。

具体来说，商议东说念主员以配置特征的序号为横坐标，以偏好因子为纵坐标，树立了一个坐标系统。在这个系统中，四位客户提供的25组数据点被标志出来。通过分析这些数据点的分散时势，并缱绻不同阶数多项式拟合的均方差，详情了三阶多项式拟合最为合适。

拟合得到的三阶多项式函数为：

f3（x） = 0.0001x³ - 0.0015x² + 0.0155x + 0.0289

这个函数刻画了配置特征序号与偏好因子之间的干系。通过将会通算法得到的15组数据点（配置特征序号及对应的偏好因子值）与拟合弧线进行比较，发现这些点基本齐落在弧线上或接近弧线。这一收尾标明，会通算法得到的收尾如实概况很好地自豪总体距离最小的原则，考证了该依次的灵验性。

会通依次的施行把握后果

在自行车悬叉的想象中把握这种会通依次，想象师概况愈加精确地把抓阛阓需求，想象出自豪大多数客户需求的居品。比较传统的想象依次，这种基于客户偏好会通的依次具有以下上风：

领先，它概况愈加全面地探求不同类型客户的需求。在传统想象中，往往只宥恕某一类客户（如专科用户）的需求，而忽略其他类型客户的偏好。而这种会通依次概况详尽探求不同配景、不同需求的客户，想象出愈加均衡的居品。

美女人体艺术图片

其次，它提供了一种客不雅、量化的决策依据。通过数学模子和算法，将客户的主不雅偏好窜改为客不雅的数值，减少了想象流程中的主不雅判断和个东说念主偏见，使想象决策愈加科学合理。

第三，它概况栽植想象遵守。通过事前会通客户偏好，详情要津的配置特征过头蹙迫进程，想象师不错愈加有针对性地进行想象，减少毋庸要的尝试和支持，镌汰居品斥地周期。

面向阛阓需求的可配置居品想象价值

将客户偏好会通技巧把握于可配置居品想象，具有蹙迫的阛阓价值。在热烈的阛阓竞争中，准确把抓客户需求，想象出合适阛阓盼愿的居品，是企业得到竞争上风的要津。

对于具有一定专科常识的踏实客户群，把握会通配置特征向量进行基于客户群的可配置居品想象，概况很好地把抓阛阓总体需求脾性，想象出与阛阓群体客户相似度最大的可配置居品。这不仅概况减少变型配置想象的需求，还概况快速响应阛阓，为客户提供兴奋的居品。

此外，这种依次还为企业的居品立异提供了场所。通过分析客户偏好的变化趋势，企业不错展望往常的阛阓需求，提前布局新址品的研发，霸占阛阓先机。

关联词，需要提防的是，这种依次主要适用于具有一定专科常识的踏实客户群。对于通俗客户或者阛阓变化较快的范围，可能需要进一步修订依次，举例探求动态配置特征会通算法，以适合阛阓的动态变化。

总的来说，基于客户偏好的配置特征会通依次，通过科学的数学模子和算法，将分散的客户需求整合为一个谐和的想象决策，为企业提供了一种灵验的居品想象器用。通过这种依次，企业概况愈加准确地把抓阛阓需求，想象出更合适客户盼愿的居品，栽植阛阓竞争力。

东说念主们常说＂心中罕有，攻无不克＂。对企业来说，了解客户的需求即是＂知彼＂，而这种基于客户偏好的配置特征会通依次，即是匡助企业更好地＂知彼＂的有劲器用。通过这种依次，企业不仅概况自豪现存客户的需求，还概况劝诱潜在客户，收场可不绝发展。

参考贵寓

苏艳， 廖文和， 郭宇， 施慧彬. 面向可配置居品想象的群体客户偏好配置特征会通技巧［J］. 中国机械工程， 2007， 18（20）: 2439-2443.

郝彦彬， 谷建华， 关文天， 等. 基于总体距离最小的多用户偏好信息会通算法的商议［J］. 缱绻机工程与把握， 2005（16）: 29-31， 54.

楼健东说念主， 张树有ai换脸 色情， 谭建荣. 面向大齐量定制的客户需求信息抒发与处理技巧商议［J］. 中国机械工程， 2004， 15（8）: 685-687.

何陈棋， 谭建荣， 张树有， 等. 基于施行论和常识规则的大齐量定制配置想象技巧商议［J］. 中国机械工程， 2004， 15（9）: 783-787， 791.