面向CRM的分类算法及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1．1 论文选题及其研究意义 | 第9-10页 |
| 1．2 国内外现状综述 | 第10-12页 |
| 1．3 论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘技术与CRM | 第13-34页 |
| 2．1 数据仓库技术 | 第13-16页 |
| 2．1．1 数据仓库的定义 | 第13-14页 |
| 2．1．2 数据仓库的体系结构 | 第14-16页 |
| 2．2 数据挖掘 | 第16-20页 |
| 2．2．1 数据挖掘的定义 | 第16-17页 |
| 2．2．2 数据挖掘的分类 | 第17-18页 |
| 2．2．3 数据挖掘应用 | 第18-19页 |
| 2．2．4 数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| 2．3 数据仓库中的数据挖掘 | 第20-22页 |
| 2．4 数据挖掘的分类器 | 第22-25页 |
| 2．4．1 分类器的基本概念 | 第22页 |
| 2．4．2 几种基本的分类器 | 第22-23页 |
| 2．4．3 分类器的准确度评估方法 | 第23-25页 |
| 2．5 客户关系管理 | 第25-28页 |
| 2．5．1 客户关系管理（CRM）的概念 | 第25-26页 |
| 2．5．2 客户关系管理的框架结构 | 第26-28页 |
| 2．6 数据挖掘在CRM中的应用 | 第28-29页 |
| 2．7 CRM与分类器 | 第29-32页 |
| 2．7．1 CRM中客户分析 | 第30-31页 |
| 2．7．2 CRM的分类器 | 第31-32页 |
| 2．8 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 分类算法的研究 | 第34-56页 |
| 3．1 分类方法 | 第34-36页 |
| 3．1．1 分类的过程 | 第34-35页 |
| 3．1．2 分类的方法 | 第35-36页 |
| 3．2 决策树的构造方法 | 第36-40页 |
| 3．2．1 决策树的生成 | 第36-39页 |
| 3．2．2 决策树的剪枝 | 第39-40页 |
| 3．3 不稳定性问题 | 第40-41页 |
| 3．4 不稳定性问题的解决方案 | 第41-51页 |
| 3．4．1 不稳定问题的相关定理 | 第41-45页 |
| 3．4．2 不稳定问题的算法解决 | 第45-51页 |
| 3．5 几种决策树的算法 | 第51-54页 |
| 3．6 决策树算法的讨论 | 第54-55页 |
| 3．7 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 稳定的分类算法 | 第56-74页 |
| 4．1 SLIQ的改进 | 第56-62页 |
| 4．1．1 SLIQ算法 | 第56-58页 |
| 4．1．2 改进思路 | 第58-61页 |
| 4．1．3 改进的算法 | 第61-62页 |
| 4．2 C4．5的改进 | 第62-66页 |
| 4．2．1 C4．5算法 | 第62-64页 |
| 4．2．2 改进思路 | 第64-65页 |
| 4．2．3 改进的算法 | 第65-66页 |
| 4．3 改进算法比较和评估 | 第66-72页 |
| 4．3．1 SLIQ与改进的算法 | 第66-71页 |
| 4．3．2 C4．5与改进的算法 | 第71-72页 |
| 4．4 小结 | 第72-74页 |
| 5 构建CRM的抽取、分类器 | 第74-79页 |
| 5．1 客户数据的抽取 | 第74-76页 |
| 5．2 客户分类器 | 第76-77页 |
| 5．3 应用分析和实验结果 | 第77-79页 |
| 6 论文总结 | 第79-81页 |
| 6．1 论文的主要工作 | 第79页 |
| 6．2 进一步的工作 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-83页 |
