间断性服务是现代服务业中最重要的服务形式之一,具有服务的间断性、短暂性、波动性、互动复杂性等特点,广泛存在于住宿、旅游、医疗健康、家政等众多服务领域。随着间断性服务业务纵向和横向的扩展,间断性服务业务系统日益增多,核心业务越来越依赖监测系统的动态化运行。而现有基础监测系统的监测范围和粒度因为缺乏技术、手段、方法等无法满足间断性服务过程质量全面系统监测管理的现代化、数字化需求。“数字世界”和“物理世界”的融合日益深入,推动着间断性服务过程质量监测由分散、静态化的“经验驱动”模式向集中、动态化的“数据驱动”的现代化模式转型。但“数据驱动”的间断性服务过程质量动态监测在监测逻辑、多源数据整合、监测技术与方法等方面仍面临严峻挑战。因此本文以如何形成数据驱动的间断性服务过程质量全域联动监控与指挥系统的战略问题为出发点,以如何通过现代信息技术和管理科学相融合的方法对间断性服务过程质量进行多视角、高维、循证、验证式的动态监测为基本点,基于五个方面的内容进行数据驱动的间断性服务过程质量动态监测方法研究。（1）基于TRIZ的5W1H间断性服务过程质量动态监测框架:将TRIZ理论与管理创新相结合,通过物场分析构建数据驱动的间断性服务过程质量动态监测逻辑框架。然后采用5W1H分析法来解决动态监测逻辑框架的方向问题、结构问题及执行力问题。在此基础上构建“事件—数据—质量”三位一体、滚动式的动态监测体系。（2）基于E-R模型的7W3H间断性服务过程质量多源数据整合方法:首先基于E-R模型将多源异构的服务过程质量问题记录数据及其扩展的实质内容提取出来,进行实体、特征、关系、属性的匹配。然后采用7W3H进行数据的提取、关联、转换、合并。该方法的构建跨越了数据与质量监测业务的鸿沟,形成了数据驱动的数据基础。（3）基于SN-BTM的四层次间断性服务过程质量问题识别与动态监测方法:（1）在文本层去除数据噪声;（2）在语义网络层通过网络图、密度、中心性、子群网络等分析方法,揭示间断性服务过程质量问题中隐藏的实体、属性、关系、话题或框架;（3）在质量问题识别层,构建了融合伪文档和BTM的服务过程质量问题主题识别方法,数据集上的伪文档在时效、F-Measure等方面都有较大提升,同时保证了BTM主题模型的主题凝聚度;（4）根据间断服务的时间特性进行子主题的动态监测。该方法按照从细节剖析到整体归纳再到动态监测的逻辑解决了间断性服务过程质量问题繁杂,无法系统化监测等问题,实现了内在逻辑更深层次的诠释,进而形成不同力量的时空、主题监测网络。（4）间断性服务过程质量问题基于R-Q因子分析的分布规律与基于ARM-RCA的成因规律的监测方法。（1）根据顾客和间断性服务企业不同视角之下服务过程质量问题相关属性数据建立R-Q分析模型的列联表,通过R、Q因子分析测度模型的收敛性以及因子的重要程度,进而挖掘不同变量之间的关联关系,揭示不同视角下问题分布差异规律;（2）通过FP-Growth算法挖掘间断性服务过程质量问题属性间隐藏的关联关系,通过根因分析法将其系统化,揭示不同视角下问题成因规律。以上方法的构建解决了间断性服务过程质量问题形成和演化逻辑不清的问题,实现了分布和成因之间变量的动态追溯,建构了互相平行的双向监测,对不同视角监测差异的考察,进而形成不同力量的视角监测网络。（5）间断性服务过程质量新发问题动态监测方法。（1）构建了融合Word2vec和机器学习的新发服务过程质量问题动态分类方法。该方法通过Word2vec模型构建了间断性服务过程质量64维文本向量数据集,同时根据算法和数据特性融合多种机器学习算法学习文本向量数据和质量问题类型的映射关系,通过训练选择最优算法模型并动态预测新发质量问题的类别;（2）构建了基于集成机器学习的新发服务过程质量问题多维属性逐级预测方法。该方法通过集成多种机器学习算法进行文本向量数据和多维属性映射关系的逐级学习、训练、参数优化,逐一选择、集成最优算法模型并逐级动态预测新发质量问题多维属性;（3）构建了基于多元回归和BP神经网络的新发服务过程质量问题关键服务补救措施动态推荐方法。该方法通过多元回归分析构建满意度和服务补救措施之间的函数关系,并通过偏相关系数和标准化系数对比确定关键服务补救措施。在此基础上,将关键服务补救措施设为标签,将文本句向量作为特征表示,尝试从数据中直接获取高等级的特征,将其转变为基于文本特征的BP神经网络动态推荐方法:构建并激活BP神经网络,根据梯度下降法,使用fit（）训练模型进行正向训练、逆向调整,多次迭代进行权重和偏置的调整与计算,当误差达到预设精度或者学习次数大于设计的最大次数,则结束训练。最后调用最优BP神经网络模型并动态推荐新发质量问题关键服务补救措施。以上方法的构建验证了算法模型之间的差异,解决了从监测“已经发生的过去”向监测“即将发生的未来”的理论和方法基础,实现了间断性服务过程质量动态监测的数据驱动闭环系统。为了保证监测体系的统一性和科学性,单独采用了住宿业服务过程质量数据,从方法系统的设计和实现到应用及评价验证了上述方法和算法的有效性和可靠性。因此本研究达到了数据驱动的全域联动监控与指挥体系基础建构的目的,同时在研究视角、研究范式、监测方法的建构上进行了创新,为间断性服务过程质量的科学管理提供了理论和方法基础。