| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 交往圈在客户分析中的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 核心客户识别研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 潜在客户识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 2 电信客户交往圈相关理论 | 第16-22页 |
| 2.1 交往圈概述 | 第16-17页 |
| 2.2 电信通话网络的构建 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据处理规则 | 第17-18页 |
| 2.2.2 通话网络的构建理论 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于社会网络的通话网络特征分析 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 客户识别相关理论 | 第22-34页 |
| 3.1 客户识别的内容 | 第22-23页 |
| 3.2 客户识别步骤 | 第23-25页 |
| 3.2.1 核心客户识别 | 第23-24页 |
| 3.2.2 潜在客户识别 | 第24-25页 |
| 3.3 多决策属性识别核心客户理论 | 第25-30页 |
| 3.3.1 多目标优化算法 | 第25-27页 |
| 3.3.2 决策属性的选择 | 第27-28页 |
| 3.3.3 多目标优化算法NSGA-Ⅱ计算节点重要性 | 第28-30页 |
| 3.4 分类预测模型识别潜在客户 | 第30-32页 |
| 3.4.1 决策树理论 | 第30页 |
| 3.4.2 决策树预测模型挖掘潜在客户 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 电信客户交往圈构建 | 第34-42页 |
| 4.1 客户交往圈的构造步骤 | 第34-35页 |
| 4.2 社团划分算法 | 第35页 |
| 4.3 电信通话数据处理 | 第35-36页 |
| 4.4 电信通话网络构建 | 第36-37页 |
| 4.5 电信通话网络特征分析 | 第37-39页 |
| 4.5.1 中心性分析 | 第37页 |
| 4.5.2 网络密度 | 第37-38页 |
| 4.5.3 派系分析 | 第38页 |
| 4.5.4 小世界 | 第38-39页 |
| 4.5.5 核心-边缘结构 | 第39页 |
| 4.6 电信客户交往圈构建 | 第39-41页 |
| 4.6.1 Newman快速算法划分电信客户通话网络 | 第39-40页 |
| 4.6.2 客户群体特征分析 | 第40-41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 电信客户交往圈中的客户识别 | 第42-52页 |
| 5.1 核心客户识别 | 第42-49页 |
| 5.1.1 构建Pareto边界 | 第43-46页 |
| 5.1.2 二次评价 | 第46-49页 |
| 5.2 交往圈中潜在客户识别 | 第49-51页 |
| 5.2.1 数据获取 | 第49-50页 |
| 5.2.2 行为属性约简 | 第50页 |
| 5.2.3 潜在客户预测模型的构建 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第60页 |