| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 引言 | 第9-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-17页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的国内外现状 | 第11-14页 |
| ·电信行业的发展背景 | 第14-15页 |
| ·国内外电信行业的数据挖掘现状 | 第15-17页 |
| ·选题的意义 | 第17页 |
| ·课题研究的方法、特点及预期成果 | 第17-18页 |
| ·聚类 | 第17-18页 |
| ·神经网络 | 第18页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第20-32页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第20页 |
| ·数据挖掘功能及常用方法 | 第20-25页 |
| ·数据挖掘功能 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的实施过程 | 第25-28页 |
| ·实施过程的八个阶段 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘的常用工具 | 第28-29页 |
| ·通用工具类 | 第29页 |
| ·综合工具类 | 第29页 |
| ·面向特定应用工具类 | 第29页 |
| ·数据挖掘的应用成功案例 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第29-30页 |
| ·成功案例 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘在电信业客户消费模式中应用的可行性分析 | 第31-32页 |
| 3 聚类分析 | 第32-56页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第32-36页 |
| ·聚类的定义 | 第32-33页 |
| ·数据对象间的相异度 | 第33-35页 |
| ·数据挖掘对聚类分析的要求 | 第35-36页 |
| ·聚类分析中的主要算法 | 第36-40页 |
| ·主要聚类方法及其研究进展评述 | 第36-40页 |
| ·K-means算法的改进研究 | 第40-55页 |
| ·K-means算法介绍 | 第40-43页 |
| ·K-means算法面临的主要问题 | 第43-44页 |
| ·K-means算法初值的依赖性 | 第44-45页 |
| ·K-means的改进 | 第45-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 神经网络算法 | 第56-81页 |
| ·人工神经网络的发展概述 | 第56-57页 |
| ·人工神经网络的基本模型 | 第57-64页 |
| ·人工神经元的基本模型 | 第57-59页 |
| ·人工神经网络及其主要类型 | 第59-61页 |
| ·典型神经网络简介 | 第61-63页 |
| ·神经网络的选择 | 第63-64页 |
| ·BP神经网络 | 第64-72页 |
| ·BP算法 | 第64-67页 |
| ·BP算法的改进研究 | 第67-72页 |
| ·模拟退火算法 | 第72-79页 |
| ·模拟退火的基本概念及原理 | 第72-74页 |
| ·引入退火机制的BP神经网络算法 | 第74-77页 |
| ·SA在BP神经网络参数优化中的应用实例 | 第77-78页 |
| ·算法参数对优化性能的影响 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 5 聚类和神经网络算法在电信业客户消费模式中的应用研究 | 第81-100页 |
| ·电信业客户消费模式的背景 | 第81-82页 |
| ·数据挖掘设计思路 | 第82页 |
| ·建立数学模型,进行二次数据挖掘 | 第82-83页 |
| ·业务问题的定义 | 第83页 |
| ·客户消费模式分析 | 第83页 |
| ·数据理解 | 第83-84页 |
| ·数据准备 | 第84-88页 |
| ·数据选择 | 第84-86页 |
| ·数据预处理 | 第86-88页 |
| ·模型的选择与建立 | 第88-91页 |
| ·客户消费模式预测模型的结构框图 | 第88页 |
| ·系统数据流图 | 第88-89页 |
| ·选择模型 | 第89-91页 |
| ·模型的结果与分析 | 第91-98页 |
| ·系统界面设计 | 第91-92页 |
| ·聚类模块 | 第92-93页 |
| ·聚类模块的结果分析 | 第93-96页 |
| ·预测模块的结果分析 | 第96-98页 |
| ·客户消费模式预测模型的评估 | 第98-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 6 结论与展望 | 第100-103页 |
| ·论文研究成果 | 第100页 |
| ·论文创新点 | 第100-101页 |
| ·论文存在不足及今后进一步研究的内容 | 第101-103页 |
| ·论文存在的不足 | 第101页 |
| ·今后进一步研究的内容 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 附录A:攻读硕士期间参加的科研项目与发表论文清单 | 第112页 |