基于用户细分的电信客户数据分析与建模
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 客户细分 | 第12页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术在客户细分中的应用 | 第12-13页 |
| 1.2.3 用户体验 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-22页 |
| 2.1 K-means聚类算法 | 第17-18页 |
| 2.2 层次聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.3 支持向量机 | 第19-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 电信数据分析与处理 | 第22-32页 |
| 3.1 基站数据——测量报告 | 第22-25页 |
| 3.2 用户感性数据 | 第25-27页 |
| 3.3 电信数据预处理 | 第27-31页 |
| 3.3.1 数据清理 | 第28页 |
| 3.3.2 属性选择与归约 | 第28-30页 |
| 3.3.3 数值化处理与数据规范化 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 KPI-KQI-QoE映射模型 | 第32-35页 |
| 4.1 电信客户体验的KPI-KQI-QoE建模 | 第32-33页 |
| 4.2 基于用户细分的KPI-KQI-QoE建模 | 第33-34页 |
| 4.3 小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于客户细分的用户体验建模 | 第35-50页 |
| 5.1 客户细分 | 第35-41页 |
| 5.1.1 可调多趟聚类挖掘方法 | 第36-37页 |
| 5.1.2 算法流程 | 第37-39页 |
| 5.1.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 5.2 用户体验建模 | 第41-45页 |
| 5.2.1 协同分类器的体系结构 | 第42-44页 |
| 5.2.3 I-SVM的体系结构 | 第44页 |
| 5.2.4 I-SVM建模 | 第44-45页 |
| 5.3 实验与对比 | 第45-47页 |
| 5.4 电信用户体验分析系统 | 第47-49页 |
| 5.5 小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57页 |
