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 |