大规模定制是21世纪企业竞争的前沿，它以客户个性化需求为中心，同时兼顾大规模生产的效率与成本。由于客户文化水平、专业知识、表达方式、购买经历等不同，造成客户的个性化需求往往具有企业难以辨识的非结构化特征。因此，准确高效地分析并处理客户的非结构个性化需求(Unstructured Personalized Requirement，UPR)是大规模定制成功的关键。本文旨在通过对大规模定制客户非结构个性化需求进行研究，为大规模定制企业提供一套现实可行的分析处理方法与模型。　　 本文首先从大规模定制和非结构个性化需求的特点出发，分析了传统客户需求分析与处理方法的局限性以及有待解决的问题，对大规模定制客户非结构个性化需求进行了科学定义，并系统研究了它的影响因素及判定依据，最后提出了大规模定制客户非结构个性化需求分析处理框架和分析处理算法，阐述了体系框架中每一部分的功能特性。　　 接着，本文研究了大规模定制客户非结构个性化需求分析处理框架中的一个重要组成部分--大规模定制客户非结构个性化需求的结构化方法。通过基于区间距理论的三元组映射规则和扩展QFD法应用，实现了客户非结构个性化需求向结构化产品需求的转化，并通过应用举例验证了该结构化方法的有效性。　　 然后对大规模定制客户非结构个性化需求分析处理框架中的另一个重要组成部分--映射规则库进行设计，采用了关系数据库和分布式数据库技术。得出结论：基于关系的分布式映射规则库相比传统数据库能避免结构化需求信息的重复存取，提高系统的共享性和稳定性。　　 之后进一步探讨了基于云的大规模定制客户非结构个性化需求分析处理系统，将前面三个部分的内容整合，设计了一个面向大规模定制企业“多租户”的系统架构。为大规模定制客户需求分析与处理如何利用云平台来做技术支持提供了一套切实可行的解决思路。　　 最后，对全文研究成果进行了总结，并提出了日后的研究展望。