基于有监督学习的数据库营销研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第8-9页 |
| 1.2 本文的研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第10页 |
| 1.5 本文的内容组织结构 | 第10-12页 |
| 2 相关理论与文献综述 | 第12-19页 |
| 2.1 数据库营销相关理论及相关研究 | 第12-16页 |
| 2.1.1 数据库营销相关理论 | 第12-13页 |
| 2.1.2 数据库营销模型方法与研究 | 第13-16页 |
| 2.2 K-近邻规则相关研究 | 第16-17页 |
| 2.3 集成学习模型相关研究 | 第17-19页 |
| 3 基于改进K-近邻规则的数据库营销研究 | 第19-32页 |
| 3.1 改进的K-近邻规则 | 第19-23页 |
| 3.1.1 K-近邻规则 | 第19-20页 |
| 3.1.2 参数K的取值优化 | 第20-21页 |
| 3.1.3 模型步骤 | 第21-23页 |
| 3.2 实证研究设计 | 第23-29页 |
| 3.2.1 数据描述 | 第23-24页 |
| 3.2.2 结果评价标准 | 第24-28页 |
| 3.2.3 实验设计 | 第28-29页 |
| 3.3 实证结果及对比 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于改进集成学习模型的数据库营销研究 | 第32-50页 |
| 4.1 基本模型概述 | 第32-35页 |
| 4.1.1 聚类分析 | 第32-33页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第33-34页 |
| 4.1.3 集成学习模型 | 第34-35页 |
| 4.2 模型框架 | 第35-39页 |
| 4.2.1 基于BP神经网络的集成学习模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 模型步骤 | 第36-39页 |
| 4.3 实证研究 | 第39-48页 |
| 4.3.1 数据描述 | 第39-40页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第40-44页 |
| 4.3.3 实验结果及对比 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 论文研究结论 | 第50-51页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A.攻读硕士学位期间发表论文的目录 | 第57页 |
