| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究进展 | 第11-15页 |
| ·保险业数据挖掘现状 | 第11-12页 |
| ·关于车险客户划分的研究进展 | 第12-13页 |
| ·关于车险业务关联分析的研究进展 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-20页 |
| 第二章 K-Modes算法并行化与聚类中心优化 | 第20-42页 |
| ·K-Modes算法介绍 | 第20-22页 |
| ·MapReduce框架介绍及K-Modes算法并行化改进 | 第22-24页 |
| ·K-Modes算法的聚类中心更新机制改进 | 第24-26页 |
| ·改进的K-Modes算法优化分析 | 第26-30页 |
| ·数据准备 | 第30-36页 |
| ·基础数据介绍 | 第30-31页 |
| ·数据提取与预处理 | 第31-36页 |
| ·并行的优化K-Modes计算过程 | 第36-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第三章 加权Apriori算法并行化 | 第42-54页 |
| ·关联规则与Apriori算法 | 第42-43页 |
| ·Apriori算法适应性优化与性能分析 | 第43-49页 |
| ·Apriori算法部分加权及并行化改进 | 第43-46页 |
| ·改进的Apriori性能分析 | 第46-49页 |
| ·改进的Apriori算法计算过程 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第四章 出险客户聚类分析与业务有效性验证 | 第54-68页 |
| ·改进的K-Modes算法业务有效性验证 | 第54-58页 |
| ·聚类算法挖掘结果分析 | 第58-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第五章 同类出险客户业务关联分析及有效性验证 | 第68-76页 |
| ·同类出险客户业务关联分析 | 第68-73页 |
| ·改进的Apriori算法业务有效性验证 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第84页 |