CRM中数据挖掘应用策略及其关键技术的研究
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·论文背景 | 第7页 |
| ·研究工作的目的和内容 | 第7-8页 |
| ·章节安排 | 第8-10页 |
| 第二章 CRM中的数据挖掘过程 | 第10-27页 |
| ·数据挖掘技术及CRM | 第10-13页 |
| ·数据挖掘技术 | 第10-11页 |
| ·CRM系统 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术在CRM中的作用 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程理论研究的必要性 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘过程模型 | 第15-17页 |
| ·多阶段处理过程模型 | 第15-16页 |
| ·以用户为中心的过程模型 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘过程的标准化 | 第17-19页 |
| ·特定领域数据挖掘过程模型 | 第19-22页 |
| ·基于CRISP-DM的CRM数据挖掘 | 第22-27页 |
| ·问题定义 | 第23页 |
| ·数据准备 | 第23-25页 |
| ·建立模型 | 第25页 |
| ·模型的评价和应用 | 第25-27页 |
| 第三章 CRM中的数据挖掘系统体系结构及实现 | 第27-39页 |
| ·数据挖掘系统的发展及其相关技术 | 第27-32页 |
| ·数据挖掘系统的发展 | 第27-29页 |
| ·数据挖掘系统的发展趋势 | 第29-30页 |
| ·应用于数据挖掘系统的新技术 | 第30-32页 |
| ·多层数据挖掘系统的结构 | 第32-34页 |
| ·分析型CRM的体系结构 | 第34-36页 |
| ·多层数据挖掘系统结构应用于分析型CRM | 第36-39页 |
| 第四章 客户细分算法的研究 | 第39-52页 |
| ·客户细分的作用及标准 | 第39-40页 |
| ·聚类分析 | 第40-41页 |
| ·客户细分过程中聚类算法的选择 | 第41-52页 |
| ·属性选择聚类算法 | 第41-43页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第43-46页 |
| ·基于范数的模糊层次聚类 | 第46-52页 |
| 第五章 数据挖掘模式兴趣度的测量 | 第52-67页 |
| ·数据挖掘模式的兴趣度测量方式 | 第52-53页 |
| ·兴趣度的主观测量方式 | 第53-56页 |
| ·从模式发生的可能性角度进行测量 | 第54-56页 |
| ·从模式的结构上进行测量 | 第56页 |
| ·基于模糊理论的兴趣度主观测量方式 | 第56-67页 |
| ·基于模糊逻辑的匹配算法 | 第58-61页 |
| ·使用模糊逻辑匹配算法发现用户感兴趣的模式 | 第61-65页 |
| ·算法效率分析和应用实例 | 第65-67页 |
| 结束语 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在学期间研究成果 | 第73页 |
