商务智能中的利润挖掘研究
| 提要 | 第1-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-15页 |
| ·商务智能的定义 | 第11-12页 |
| ·商务智能的发展历史 | 第12-13页 |
| ·商务智能的实施步骤 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14页 |
| ·商务智能的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·利润挖掘 | 第15-19页 |
| ·微观经济观点 | 第15-17页 |
| ·利润挖掘的定义 | 第17-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19页 |
| ·利润挖掘在商务应用中需解决的问题 | 第19-20页 |
| ·本文主要工作 | 第20-22页 |
| ·基于链接分析的商品选择问题研究 | 第20页 |
| ·加入约束的目录细分问题研究 | 第20页 |
| ·基于链接分析的个人信用评估研究 | 第20-21页 |
| ·基于利润的商务智能软件构建 | 第21-22页 |
| 第2章 利润挖掘在商务中的应用模型 | 第22-33页 |
| ·商务智能基础 | 第22页 |
| ·零售业中的商务智能 | 第22-27页 |
| ·商品选择问题 | 第24-25页 |
| ·商品促销问题 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27页 |
| ·市场中的商务智能 | 第27-31页 |
| ·目录细分问题 | 第29-30页 |
| ·市场细分问题 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| ·银行中的商务智能 | 第31-32页 |
| ·个人信用评估问题 | 第32页 |
| ·企业信用评估问题 | 第32页 |
| ·小结 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 商品选择问题改进 | 第33-52页 |
| ·商品选择问题介绍 | 第33-35页 |
| ·基于链接分析的商品选择算法 | 第35-36页 |
| ·ItemRank算法 | 第36-38页 |
| ·FullRank算法 | 第38-46页 |
| ·算法的一般表示 | 第38-39页 |
| ·算法的序列表示 | 第39页 |
| ·算法的矩阵表示 | 第39-41页 |
| ·虚悬节点的三种处理方法 | 第41-42页 |
| ·算法收敛性的证明 | 第42-43页 |
| ·衰减因子的边界值 | 第43-44页 |
| ·算法模型的三种随机解释 | 第44-46页 |
| ·DualRank两阶段算法 | 第46页 |
| ·SALSARank算法 | 第46-48页 |
| ·性能评估 | 第48-51页 |
| ·实验数据 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第4章 目录细分问题改进 | 第52-76页 |
| ·目录细分问题介绍 | 第52-55页 |
| ·基于关联规则的算法 | 第53-55页 |
| ·面向顾客的目录细分问题 | 第55-62页 |
| ·问题复杂度分析 | 第57-59页 |
| ·TFP-Tree | 第59-62页 |
| ·MaxCover算法 | 第62页 |
| ·双重约束的目录细分问题 | 第62-69页 |
| ·Pareto原则 | 第63-64页 |
| ·问题定义 | 第64-67页 |
| ·双重约束的目录细分算法 | 第67-69页 |
| ·性能评估 | 第69-73页 |
| ·面向顾客的目录细分的实验结果 | 第69-70页 |
| ·双重约束的目录细分的实验结果 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73-76页 |
| 第5章 个人信用评估问题改进 | 第76-93页 |
| ·信用评估问题定义 | 第76-77页 |
| ·信用评估问题的相关工作介绍 | 第77-82页 |
| ·基于统计方法的信用评估 | 第78页 |
| ·基于神经网络的信用评估算法 | 第78-79页 |
| ·基于支持向量机的信用评估算法 | 第79-80页 |
| ·基于遗传编程的信用评估算法 | 第80-81页 |
| ·其它的信用评估算法 | 第81-82页 |
| ·基于链接分析的信用评估 | 第82-89页 |
| ·发现信息相关的重要矩阵 | 第82-85页 |
| ·找到矩阵中的权重 | 第85-87页 |
| ·支持向量机分类器的基本概念 | 第87-89页 |
| ·性能评估 | 第89-91页 |
| ·实验数据 | 第89-90页 |
| ·实验结果分析 | 第90页 |
| ·两类错误分析 | 第90-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 第6章 商务中的利润挖掘软件开发 | 第93-101页 |
| ·利润挖掘软件的体系结构 | 第93-94页 |
| ·数据收集与预处理 | 第94-95页 |
| ·数据挖掘分析模块 | 第95-96页 |
| ·利润挖掘分析模块 | 第96-100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 第7章 结论与展望 | 第101-103页 |
| ·结论 | 第101-102页 |
| ·未来展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-110页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第110-112页 |
| 摘要 | 第112-115页 |
| Abstract | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
