面向企业关系价值分析的数据挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-40页 |
| ·课题背景 | 第15-16页 |
| ·问题提出 | 第16-17页 |
| ·研究目的与意义 | 第17-19页 |
| ·研究目的 | 第18页 |
| ·研究意义 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状及评述 | 第19-36页 |
| ·企业关系价值研究现状 | 第20-25页 |
| ·相关数据挖据方法研究现状 | 第25-32页 |
| ·企业关系价值分析数据挖掘方法研究现状 | 第32-35页 |
| ·企业关系价值分析研究评述 | 第35-36页 |
| ·技术路线与研究方法 | 第36-38页 |
| ·技术路线 | 第36-37页 |
| ·研究方法 | 第37-38页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第38-40页 |
| ·研究内容 | 第38-39页 |
| ·论文结构 | 第39-40页 |
| 第2章 企业关系价值分析的基本理论及数据基础 | 第40-69页 |
| ·企业关系价值内涵及特征 | 第40-43页 |
| ·企业关系价值内涵 | 第40-41页 |
| ·企业关系价值特征 | 第41-43页 |
| ·企业关系价值影响因素及构成维度 | 第43-49页 |
| ·企业关系价值影响因素 | 第43-47页 |
| ·企业关系价值构成维度 | 第47-49页 |
| ·企业关系价值的创造过程 | 第49-52页 |
| ·企业关系价值创造的层次结构 | 第49-50页 |
| ·企业关系价值创造承载要素 | 第50-51页 |
| ·企业关系价值创造模式 | 第51-52页 |
| ·企业关系价值分析的数据基础 | 第52-66页 |
| ·初始测量量表开发 | 第52-58页 |
| ·预调研及初始测量量表净化 | 第58-62页 |
| ·度量指标体系构建 | 第62-66页 |
| ·企业关系价值分析数据来源 | 第66页 |
| ·企业关系价值分析的逻辑体系 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第3章 企业关系价值分析规则提取 | 第69-88页 |
| ·企业关系价值分析规则提取基本框架 | 第69-70页 |
| ·聚类集成算法 | 第70-80页 |
| ·聚类集成基本理论 | 第71-72页 |
| ·聚类集成算法框架 | 第72-75页 |
| ·K-ETMC聚类集成算法 | 第75-76页 |
| ·聚类集成算法实验结果 | 第76-80页 |
| ·决策树算法 | 第80-83页 |
| ·C4.5 决策树算法 | 第80-83页 |
| ·决策树的规则提取 | 第83页 |
| ·企业关系价值分析规则提取实例 | 第83-87页 |
| ·数据预处理 | 第83-85页 |
| ·分析规则提取过程 | 第85-86页 |
| ·规则分析 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第4章 企业关系价值分级度量模型 | 第88-102页 |
| ·企业关系价值分级度量模型的建立 | 第88-89页 |
| ·模型建立思想 | 第88页 |
| ·企业关系价值分级度量模型框架 | 第88-89页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第89-95页 |
| ·机器学习 | 第89-90页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第90-91页 |
| ·统计学习理论 | 第91-93页 |
| ·支持向量机理论 | 第93-95页 |
| ·模糊支持向量机方法 | 第95-99页 |
| ·模糊隶属度的确定 | 第95-97页 |
| ·模糊支持向量机算法描述 | 第97-99页 |
| ·企业关系价值分级度量实例 | 第99-101页 |
| ·样本数据的选取及数据预处理 | 第99页 |
| ·企业关系价值分级度量结果 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第5章 企业关系价值提升规则的挖掘 | 第102-116页 |
| ·问题描述 | 第102-103页 |
| ·动态模糊逻辑 | 第103-106页 |
| ·动态模糊逻辑相关定义 | 第103-104页 |
| ·动态模糊逻辑的基本运算 | 第104-105页 |
| ·动态模糊隶属函数的确定 | 第105-106页 |
| ·模糊动作关联规则 | 第106-108页 |
| ·模糊动作关联规则的相关定义 | 第106-107页 |
| ·模糊动作关联规则的形式化描述 | 第107-108页 |
| ·FARM算法 | 第108-113页 |
| ·算法描述 | 第108-109页 |
| ·算法挖掘过程 | 第109-111页 |
| ·算法性能测试 | 第111-113页 |
| ·企业关系价值提升规则挖掘实例 | 第113-115页 |
| ·企业关系价值提升规则挖掘结果 | 第113-114页 |
| ·企业关系价值提升规则分析 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第6章 企业关系价值的数据挖掘系统及应用验证 | 第116-124页 |
| ·企业关系价值数据挖掘系统结构 | 第116-118页 |
| ·企业关系价值数据挖掘过程 | 第118-119页 |
| ·系统实现 | 第119-120页 |
| ·系统实现技术 | 第119页 |
| ·系统开发环境 | 第119页 |
| ·系统的主界面 | 第119-120页 |
| ·系统应用实例及分析 | 第120-123页 |
| ·应用实例 | 第120-122页 |
| ·应用效果分析 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 结论 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 附录 | 第136-141页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间的主要科研成果 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 个人简历 | 第146页 |
