数据挖掘技术及其在电信客户服务系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-16页 |
| ·研究内容与目标 | 第16页 |
| ·国内外现状研究 | 第16-17页 |
| ·本文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第19-35页 |
| ·频繁模式挖掘技术 | 第19-29页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第19-21页 |
| ·传统的频繁模式挖掘 | 第21-28页 |
| ·基于数据流的频繁模式挖掘 | 第28-29页 |
| ·分类技术 | 第29-31页 |
| ·分类的基本概念 | 第29页 |
| ·基于规则的分类 | 第29-30页 |
| ·基于统计的分类 | 第30-31页 |
| ·聚类技术 | 第31-34页 |
| ·聚类的基本概念 | 第31页 |
| ·基于划分方法的聚类 | 第31-32页 |
| ·基于层次方法的聚类 | 第32-33页 |
| ·基于网格方法的聚类 | 第33页 |
| ·基于模型方法的聚类 | 第33页 |
| ·基于密度方法的聚类 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于数据挖掘技术的客户流失预警模型 | 第35-41页 |
| ·相关定义 | 第35-36页 |
| ·客户流失的定义和原因分类 | 第35页 |
| ·流失客户的定义 | 第35-36页 |
| ·客户流失预警模型的构建与应用 | 第36-37页 |
| ·客户细分 | 第36-37页 |
| ·模型数据属性分析与约简 | 第37页 |
| ·流失客户的特征挖掘 | 第37-39页 |
| ·基于慢启动的频繁模式挖掘算法 | 第37-39页 |
| ·客户流失预警模型的建模过程 | 第39页 |
| ·实验结果 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 需求分析与系统架构 | 第41-47页 |
| ·需求分析 | 第41页 |
| ·挖掘技术的应用与架构 | 第41-44页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第41-42页 |
| ·逻辑技术架构 | 第42-43页 |
| ·客服中心运营管理架构 | 第43页 |
| ·联通客服系统基础架构 | 第43-44页 |
| ·系统的功能模块划分 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统的功能实现与界面掌望 | 第47-58页 |
| ·业务咨询 | 第47-49页 |
| ·话费查询 | 第49页 |
| ·业务受理 | 第49-51页 |
| ·资料查询 | 第51-52页 |
| ·统计查询 | 第52-53页 |
| ·客户回访 | 第53-54页 |
| ·用户分层服务 | 第54-55页 |
| ·电子工单 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的项目 | 第65页 |
