| 第1章 绪论 | 第1-17页 |
| ·论文的选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·论文选题的背景 | 第9-10页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究的现状与发展趋势 | 第11-15页 |
| ·CRM的发展现状及趋势 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| ·论文的总体思路及创新之处 | 第15-17页 |
| ·论文的总体思路 | 第15-16页 |
| ·论文的创新之处 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论的研究 | 第17-30页 |
| ·客户关系管理 | 第17-22页 |
| ·客户关系管理概念 | 第17-18页 |
| ·客户关系管理的核心管理思想 | 第18-20页 |
| ·客户关系管理的分类 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理的实现过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-29页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 关联规则挖掘问题 | 第30-73页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第30-35页 |
| ·问题定义 | 第30-33页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第33-34页 |
| ·关联规则的种类 | 第34-35页 |
| ·关联规则挖掘的传统算法描述 | 第35-42页 |
| ·Apriori算法基础 | 第35-36页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第36-39页 |
| ·Apriori算法中的Apriori_gen函数 | 第39页 |
| ·Apriori算法中候选项目集的存储:哈希树 | 第39-42页 |
| ·Apriori算法的优化方法 | 第42-58页 |
| ·DHP算法 | 第42-46页 |
| ·0-1矩阵关联规则挖掘算法 | 第46-58页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第58-59页 |
| ·关联规则的应用——关联分类 | 第59-67页 |
| ·关联规则价值衡量的方法 | 第67-70页 |
| ·系统客观层面 | 第67-69页 |
| ·用户主观层面 | 第69-70页 |
| ·关联规则挖掘发展趋势 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 关联数据挖掘实证分析 | 第73-86页 |
| ·数据挖掘在CRM中的主要应用 | 第73-78页 |
| ·客户的获取 | 第73-75页 |
| ·交叉营销(Cross-selling) | 第75-76页 |
| ·客户保持 | 第76-77页 |
| ·客户分类 | 第77-78页 |
| ·在 CRM中建立数据挖掘的过程 | 第78-80页 |
| ·实证分析 | 第80-84页 |
| ·多维关联规则 | 第80-81页 |
| ·定义研究对象 | 第81页 |
| ·数据准备 | 第81-83页 |
| ·建立模型 | 第83-84页 |
| ·分析评价结果 | 第84页 |
| ·实施 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 结论 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |