| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·论文的选题背景和论文的研究意义 | 第10-12页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论的相关研究综述 | 第12-17页 |
| ·粗糙集理论的发展 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第13-16页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第16页 |
| ·粗糙集理论的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·市场潜在客户的预测方法综述 | 第17-20页 |
| ·潜在客户的研究现状 | 第17-19页 |
| ·预测潜在客户的传统方法 | 第19页 |
| ·基于 SOM 神经网络对潜在客户的挖掘 | 第19页 |
| ·基于可能性理论对潜在客户的挖掘 | 第19-20页 |
| ·基于客户关系管理对潜在客户的挖掘 | 第20页 |
| ·论文的研究内容、研究方法与创新点 | 第20-23页 |
| ·论文的文章框架及主要内容 | 第20-21页 |
| ·论文的研究方法 | 第21-22页 |
| ·论文的创新点 | 第22-23页 |
| 2 潜在客户与粗糙集相关理论研究 | 第23-37页 |
| ·客户的相关知识 | 第23-26页 |
| ·客户的涵义 | 第23-24页 |
| ·客户价值的涵义 | 第24页 |
| ·客户价值的分类 | 第24-26页 |
| ·潜在客户的涵义 | 第26页 |
| ·粗糙集的相关知识 | 第26-33页 |
| ·知识与知识库 | 第26-27页 |
| ·不可区分关系与知识粒度 | 第27页 |
| ·近似与粗糙度 | 第27-29页 |
| ·信息系统与决策表 | 第29-30页 |
| ·知识约简与知识的依赖性 | 第30-31页 |
| ·属性依赖性与属性重要度 | 第31-33页 |
| ·粗糙集的特点 | 第33-34页 |
| ·粗糙集算法在潜在客户识别中的应用研究 | 第34-35页 |
| ·基于粗糙集理论的建模过程 | 第35-37页 |
| 3 基于粗糙集的潜在客户预测模型的设计 | 第37-49页 |
| ·数据预处理 | 第37-41页 |
| ·决策表补齐 | 第37页 |
| ·决策表补齐一般算法 | 第37-38页 |
| ·基于粗糙集的不完备数据分析算法 | 第38-41页 |
| ·连续数据离散化 | 第41-44页 |
| ·离散化问题描述与评价标准 | 第41-42页 |
| ·离散化处理流程 | 第42页 |
| ·离散化一般方法 | 第42-43页 |
| ·基于粗糙集的布尔逻辑离散化算法 | 第43-44页 |
| ·知识约简 | 第44-47页 |
| ·对象的约简 | 第44页 |
| ·条件属性的约简 | 第44-45页 |
| ·属性值的约简 | 第45页 |
| ·基于可辨识矩阵的属性约简算法 | 第45-47页 |
| ·分类规则提取 | 第47-49页 |
| ·分类规则的表现形式 | 第47页 |
| ·基于粗糙集决策属性支持度规则获取算法 | 第47-49页 |
| 4 基于粗糙集饲料添加剂企业潜在客户预测实证研究 | 第49-54页 |
| ·潜在客户预测模型意义 | 第49页 |
| ·客户预测模型的基本框架 | 第49-50页 |
| ·验证环境描述 | 第50-51页 |
| ·潍坊市某饲料添加剂企业潜在客户的预测 | 第51-54页 |
| 5 潍坊市某饲料添加剂企业开发潜在客户效果分析及措施 | 第54-56页 |
| ·潍坊市某饲料添加剂企业潜在客户的分类 | 第54页 |
| ·开发潜在客户相关措施 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文总结 | 第56-57页 |
| ·进一步工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |