| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究综述 | 第10-14页 |
| ·Agent技术 | 第10-11页 |
| ·服务挖掘 | 第11-12页 |
| ·客户关系管理 | 第12-13页 |
| ·客户流失预测 | 第13-14页 |
| ·本文工作 | 第14-17页 |
| ·研究内容及创新 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 面向主动服务的客户流失预测模型的机理分析 | 第17-27页 |
| ·面向主动服务的多Agent客户流失模型 | 第17-18页 |
| ·客户流失的影响因素分析 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的自适应机理分析 | 第20-22页 |
| ·标准遗传算法及其算法分析 | 第22-27页 |
| ·SGA的构成要素 | 第23-24页 |
| ·SGA的形式化定义 | 第24页 |
| ·SGA的算法分析 | 第24-27页 |
| 第3章 面向主动服务的客户流失预测Agent的设计 | 第27-35页 |
| ·KUIPERS的定性模拟理论及分析 | 第27-28页 |
| ·客户流失预测Agent的变量及其表述 | 第28-29页 |
| ·客户流失预测Agent的定性模拟规则设计 | 第29-32页 |
| ·客户流失预测Agent的算法流程 | 第32-35页 |
| 第4章 面向主动服务的自适应修正Agent的设计 | 第35-50页 |
| ·自适应修正Agent及其求解模型 | 第35-38页 |
| ·客户有效终生价值模型 | 第35-37页 |
| ·AMA的求解模型 | 第37-38页 |
| ·自适应修正Agent的改进遗传算法设计 | 第38-48页 |
| ·AMA的免疫系统设计 | 第39-40页 |
| ·AMA的初始群体设计 | 第40页 |
| ·AMA的双编码体系设计 | 第40-42页 |
| ·AMA的适应度函数设计 | 第42页 |
| ·AMA的遗传操作算子设计 | 第42-48页 |
| ·自适应修正Agent的算法流程设计 | 第48-50页 |
| 第5章 面向主动服务的客户流失预测模型的实验仿真分析 | 第50-61页 |
| ·实验仿真运行环境 | 第50-51页 |
| ·客户流失预测Agent的实验仿真分析 | 第51-55页 |
| ·自适应修正Agent的实验仿真分析 | 第55-61页 |
| 第6章 结论及展望 | 第61-63页 |
| ·论文主要工作总结 | 第61页 |
| ·下一步的工作 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研及发表的论文情况 | 第67页 |