| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的目的、意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘在信用评估业务应用的国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘在信用评估业务应用的国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·存在问题和发展趋势 | 第14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| ·研究的目标 | 第14-15页 |
| ·研究的方案 | 第15页 |
| ·研究的任务 | 第15-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于用户缴费业务的动态数据挖掘 | 第18-31页 |
| ·用户缴费业务研究 | 第18页 |
| ·领域工程指导下的数据挖掘系统开发 | 第18-24页 |
| ·缴费信用模式挖掘应用分析 | 第20-21页 |
| ·缴费信用模式挖掘领域逻辑模型 | 第21-24页 |
| ·缴费信用模式挖掘领域实现 | 第24页 |
| ·公共服务领域DDMS模型 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘横向通用知识 | 第25页 |
| ·挖掘算法建模推理支撑环境 | 第25页 |
| ·动态挖掘建模控制 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘算法库 | 第26页 |
| ·动态数据挖掘调度控制 | 第26页 |
| ·动态数据挖掘机制 | 第26-30页 |
| ·DM 算法方案推理建模 | 第26-28页 |
| ·DM 模型统一管理 | 第28-29页 |
| ·DM 算法库接口设计 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 数据挖掘算法建模推理支撑环境 | 第31-41页 |
| ·数据挖掘算法建模概述 | 第31页 |
| ·数据挖掘建模知识表达 | 第31-33页 |
| ·知识库设计 | 第33-38页 |
| ·KDMACD 概念层 | 第34-35页 |
| ·KDMACD 知识层 | 第35-36页 |
| ·KDMACD 规则层 | 第36-38页 |
| ·动作层 | 第38页 |
| ·推理机设计 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 电费缴纳业务用户信用评价系统 | 第41-57页 |
| ·系统分析 | 第41-42页 |
| ·集成数据挖掘算法 | 第42-46页 |
| ·基于.Net Remoting 的算法构件库访问 | 第42-45页 |
| ·集成算法 | 第45-46页 |
| ·算法库调度及接口设计 | 第46-49页 |
| ·挖掘算法路由配置模块 | 第47-48页 |
| ·挖掘算法公共行为设计 | 第48-49页 |
| ·数据挖掘算法路径推理 | 第49-50页 |
| ·系统运行 | 第50-56页 |
| ·神经网络参数设置 | 第52-53页 |
| ·神经网络算法性能测试 | 第53-54页 |
| ·数据挖掘模型系统评估 | 第54页 |
| ·用户信用行为模式解析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |