聚类融合算法及其在移动通信企业的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·数据挖掘研究综述 | 第7-12页 |
| ·数据挖掘的研究背景和方法论 | 第7-10页 |
| ·数据挖掘的应用和研究方向 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘中的聚类分析 | 第12-14页 |
| ·聚类分析的意义及研究现状 | 第12-13页 |
| ·混合型数据聚类问题 | 第13-14页 |
| ·论文内容及结构安排 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 聚类分析与聚类融合 | 第16-32页 |
| ·聚类分析 | 第16-22页 |
| ·聚类的定义 | 第16页 |
| ·聚类分析中的数据结构和数据类型 | 第16-20页 |
| ·主要聚类方法的分类及对比 | 第20-22页 |
| ·聚类融合 | 第22-30页 |
| ·聚类融合研究概述 | 第22-24页 |
| ·聚类融合的研究内容和主要进展 | 第24-28页 |
| ·聚类融合中的差异性度量方法 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于图的聚类融合算法(GCE) | 第32-49页 |
| ·算法思想 | 第32-33页 |
| ·现有聚类算法存在的问题 | 第32-33页 |
| ·算法改进思路 | 第33页 |
| ·聚类融合算法关键技术 | 第33-39页 |
| ·聚类成员的选取 | 第33-35页 |
| ·融合函数的设计 | 第35-38页 |
| ·簇有效性的监督度量 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法复杂度分析 | 第41页 |
| ·实验结果分析及算法比较 | 第41-46页 |
| ·实验结果分析及比较 | 第41-45页 |
| ·与单一算法比较 | 第45-46页 |
| ·聚类融合差异性度量分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 聚类融合算法在移动通信行业中的应用 | 第49-60页 |
| ·背景 | 第49-50页 |
| ·客户细分 | 第50-52页 |
| ·移动通信企业中的客户细分 | 第50-51页 |
| ·现有客户细分方法及其问题 | 第51-52页 |
| ·聚类融合算法在通信行业中的应用实例 | 第52-58页 |
| ·移动通信客户细分模型 | 第52-53页 |
| ·需求分析 | 第53-54页 |
| ·数据准备 | 第54-55页 |
| ·GCE算法在移动通信中的应用 | 第55-56页 |
| ·结果呈现与评估 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第68页 |
