数据挖掘技术及其在交换机漏单检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·电信企业收入保障系统研究状况 | 第13-19页 |
| ·电信企业的收入流失问题分析 | 第13-15页 |
| ·收入保障系统实施的方法论 | 第15-16页 |
| ·收入保障系统的实施现状 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 数据挖掘技术及其应用领域 | 第22-38页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第22-27页 |
| ·数据挖掘技术的定义与分类 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘技术的主要应用领域 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘中的聚类技术 | 第27-32页 |
| ·聚类的一般流程 | 第28-29页 |
| ·聚类算法的分类 | 第29-32页 |
| ·数据挖掘中的频繁模式挖掘技术 | 第32-36页 |
| ·频繁模式挖掘的定义 | 第32-33页 |
| ·经典频繁模式挖掘算法 | 第33-36页 |
| ·数据挖掘技术在电信行业中的应用 | 第36-37页 |
| ·数据挖掘在电信行业的应用领域 | 第36-37页 |
| ·存在的问题 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于类紧密度与类相关度的聚类算法 | 第38-44页 |
| ·基础知识 | 第38-40页 |
| ·相关定义 | 第38-39页 |
| ·k-means算法分析 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·初始聚类中心选择方法 | 第40-41页 |
| ·快速聚类算法 | 第41页 |
| ·性能仿真 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于慢启动的频繁模式挖掘算法 | 第44-50页 |
| ·基础知识 | 第44-45页 |
| ·相关定义 | 第44页 |
| ·Apriori算法分析 | 第44-45页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·性能仿真 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于数据挖掘技术的交换机漏单检测系统 | 第50-60页 |
| ·交换机漏单检测系统的体系结构 | 第50-52页 |
| ·CDR话单的知识表示模型 | 第50-51页 |
| ·系统的处理流程与功能模块划分 | 第51-52页 |
| ·交换机漏单检测系统的数据库设计 | 第52-55页 |
| ·系统界面展现 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
