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基于产业链协作平台的商务智能架构及数据挖掘技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
第1章 绪论第14-28页
   ·研究的背景与意义第14-20页
     ·商务智能应用是企业信息化的自然趋势第14-16页
     ·商务智能的产生第16-18页
     ·课题研究的意义第18-20页
   ·国内外相关领域的研究及应用现状分析与总结第20-26页
     ·商务智能在制造业的研究及应用现状第20-23页
     ·ASP模式的汽车产业链协作平台研究及应用现状第23-24页
     ·数据挖掘技术研究及应用现状第24-25页
     ·总结第25-26页
   ·课题来源及论文的研究内容第26-27页
     ·课题的项目来源和研究基础第26页
     ·论文研究的内容第26-27页
     ·论文结构的安排第27页
   ·本章小结第27-28页
第2章 基于汽车产业链协作平台的商务智能解决方案第28-54页
   ·汽车产业链协作平台概述第28-30页
   ·基于汽车产业链协作平台的商务智能需求分析第30-33页
     ·平台售后服务系统及其商务智能需求第31-32页
     ·平台销售系统及其商务智能需求第32-33页
   ·现有商务智能系统的架构及解决方案分析第33-39页
     ·现有商务智能系统的基本架构第33-35页
     ·现有商务智能系统的解决方案第35-38页
     ·存在的问题分析第38-39页
   ·基于汽车产业链协作平台的商务智能系统解决方案第39-43页
     ·方案设计的基本原则第39-42页
     ·方案实现的技术路线第42页
     ·方案的基本特点第42-43页
   ·基于汽车产业链协作平台的商务智能系统体系结构第43-53页
     ·系统的功能结构设计第44-46页
     ·系统的体系结构设计第46-48页
     ·系统的工作流程与用例分析第48-49页
     ·系统的关键技术第49-53页
   ·本章小结第53-54页
第3章 基于汽车产业链协作平台的故障件分析算法研究第54-76页
   ·车辆故障分析的意义及算法研究的必要性第54-56页
   ·关联规则挖掘的概念和模型第56-58页
     ·关联规则挖掘的基本概念第56-57页
     ·关联规则挖掘的基本模型第57-58页
   ·基于频繁矩阵的频集发现算法第58-69页
     ·传统频繁集发现算法存在的问题第58-60页
     ·二项集矩阵的定义和性质第60-61页
     ·频繁候选项目集生成算法第61-65页
     ·频繁候选项目集的支持度算法第65-69页
   ·FIMABoFM算法的频繁集更新算法研究第69-74页
     ·最小支持度改变的频繁集更新算法第69-72页
     ·数据集增加的频繁集更新算法第72-74页
   ·FIMABoFM算法的有效性验证第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第4章 基于汽车产业链协作平台的客户细分算法研究第76-87页
   ·客户细分的模型及经典聚类算法的困境第76-78页
     ·客户细分的模型第76-77页
     ·经典聚类算法面临的困境第77-78页
   ·基于遗传和FKP混合数据聚类的算法研究第78-85页
     ·FKP聚类算法存在的问题第78-79页
     ·基于遗传的聚类算法的不足第79-80页
     ·GA-FKP聚类算法详细描述第80-85页
   ·GA-FKP算法的有效性验证第85-86页
   ·本章小结第86-87页
第5章 基于汽车产业链平台的商务智能系统实现及应用第87-105页
   ·基于汽车产业链协作平台的商务智能系统的实现第87-92页
     ·系统实现的总体框架第87-88页
     ·系统ETL的实现第88页
     ·系统数据访问的实现第88-89页
     ·系统业务应用层的实现第89-90页
     ·系统用户界面层的实现第90-92页
   ·系统应用实例分析第92-104页
     ·应用案例背景介绍第92-93页
     ·数据的抽取第93-96页
     ·配件故障关联挖掘结果分析第96-101页
     ·购车客户细分结果分析第101-104页
   ·本章小结第104-105页
结论第105-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-118页
攻读博士学位期间发表论文及科研情况第118-120页
 论文第118-119页
 参加的科研工作第119-120页

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