随着中国进入汽车社会,大力发展汽车服务业越来越受到重视。近年来拥有汽车的家庭越来越多,我国汽车的消费结构也发生了重大的变化,汽车企业逐步意识到汽车售后服务对加强客户关系和提高用户满意度的重要性。但是,由于我国汽车行业起步晚,其售后服务水平还处于发展的初级阶段,在各个环节上都与发达国家有着巨大的差距。汽车售后服务市场发展缓慢,在一定程度上影响了我国汽车行业的发展,在汽车市场中,服务是整个营销市场中非常重要的一环,汽车售后服务市场要达到为客户需求而服务的目标,才能提升其自身水平。不同于其他商品,汽车在购买后所产生各种服务消费是持续的,多样化的,而这些服务消费在汽车整体消费中占有重大的比例。汽车售后服务项目多,涉及的范围广,主动为客户提供个性化的服务项目推荐,可以帮助提高客户的满意度,增加客户的忠诚度,增强企业的竞争力。本文针对客户的新老程度,分别进行汽车售后服务项目的推荐。在数据挖掘和服务推荐的基础上结合图论知识,利用社团网络和二分图模型对客户进行群体细分和服务项目推荐,并融合人口统计学特征,研究相似客户之间的个性化服务推荐方法。本文的主要研究内容如下：首先,本论文通过查阅有关的国内外文献,分析研究汽车售后服务、社团网络、二分图匹配和服务推荐四个方面的理论知识和研究现状。其次,本论文针对老客户运用社团挖掘算法进行细分,划分出消费行为相似的客户群体,并构建二分图模型进行服务项目的推荐。对于新客户,研究无法通过大量历史进行服务挖掘的问题,引入人口统计学特征,构建客户相似度计算公式,找出与客户相似度较高的老客户,并结合服务选择倾向对新客户进行个性化的服务推荐。最后,本论文以汽车4S店的客户数据为基础,通过补充和模拟,对汽车售后服务项目的推荐方法进行分析和验证。本文通过对新老客户的不同研究,将客户群细化到不同的个体,并根据其差异化有选择性地提供汽车维修保养服务、汽车美容服务、车险服务和其他附加服务,并对服务项目进行细分,使客户享受到合适的服务和细致的关怀,提高客户关系和服务质量。