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社区服务公众满意度测评理论、方法及应用研究

邹凯

   随着我国经济体制改革的推进与深化,社区已成为实现社会整合功能的基础单元。社区居民对社区服务的需求越来越多,期望越来越高,社区服务日益成为公众关注的焦点。提高社区服务公众的满意度,对于提高社区居民生活质量、化解社会矛盾、促进和谐社会建设都具有重要意义。基于此,本文从公众满意的角度对社区服务进行测评研究,根据社区服务的特征,建立一套测评社区服务公众满意度的理论和方法。 论文的主要研究内容和贡献如下: 首先,论文建立了社区服务公众满意度指数(CSPSI)模型。论文描述了公众服务视角下社区服务的内涵,构建社区服务的理论框架;根据公众满意度的形成机理阐释了社区服务公众满意度的内涵,并探讨了影响因素;着重分析了CSPSI模型的特征、适用性及同其他经典顾客满意度模型的区别与联系。 其次,论文构建了基于结构化神经网络的社区服务公众满意度测评方法,提出了基于改进正交量化遗传算法的结构化神经网络学习算法。论文分析了社区服务公众满意度测评的过程,提出社区服务公众满意度测评实施框架和模型测评的流程。通过比较分析确定基于Web在线问卷调查是社区服务公众满意度测评数据采集的适宜方式。 最后,论文以湖南省湘潭市岳塘区的社区服务作为研究对象进行了实证研究。对社区服务公众满意度测评模型(CSPSI)分别用LISREL、PLS和结构化神经网络模型三种方法进行参数求解,通过比较三种方法的模型拟合程度、潜在变量间的效应值和可测变量在潜在变量中的相对重要度,检验了CSPSI模型的合理性,以及基于结构化神经网络测评方法的社区服务公众满意度测评的有效性,并根据测评结果进行相关变量的分析探讨,提出了相关政策建议。……   
[关键词]:社区服务;公众满意度;结构化神经网络;正交量化遗传算法
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:国防科学技术大学2008年
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