基于信息系统用户服务感知评价的数据挖掘
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-13页 |
| ·本论文的研究意义 | 第11页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11页 |
| ·数据挖掘现状及应用前景 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘的应用分类 | 第13-19页 |
| ·分类与回归 | 第13-14页 |
| ·分类与回归建模原理 | 第13页 |
| ·分类与回归算法 | 第13-14页 |
| ·聚类 | 第14-15页 |
| ·聚类分析建模原理 | 第14页 |
| ·聚类算法 | 第14-15页 |
| ·关联规则 | 第15-16页 |
| ·什么是关联规则 | 第15页 |
| ·关联规则算法 | 第15-16页 |
| ·时序模式 | 第16-18页 |
| ·什么是时序模式 | 第16页 |
| ·时间序列的组合成分 | 第16-17页 |
| ·时间序列的组合模型 | 第17页 |
| ·时序算法 | 第17-18页 |
| ·偏差检测 | 第18-19页 |
| 第3章 数据挖掘建模 | 第19-31页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19页 |
| ·数据挖掘建模过程 | 第19-28页 |
| ·定义挖掘目标 | 第19页 |
| ·数据取样 | 第19-20页 |
| ·数据探索 | 第20-21页 |
| ·预处理 | 第21-23页 |
| ·模式发现 | 第23页 |
| ·模型构建 | 第23-24页 |
| ·模型评价 | 第24-28页 |
| ·常用的建模工具 | 第28-31页 |
| 第4章 信息系统用户服务感知评价的分析与设计 | 第31-57页 |
| ·挖掘目标的提出 | 第31页 |
| ·分析方法与过程 | 第31-57页 |
| ·任务理解 | 第32-35页 |
| ·数据采集 | 第35-41页 |
| ·数据整理 | 第41-43页 |
| ·构建模型 | 第43-50页 |
| ·模型评价 | 第50-52页 |
| ·模型发布 | 第52-57页 |
| 第5章 建模仿真 | 第57-65页 |
| ·模型输入 | 第57-58页 |
| ·仿真过程 | 第58-59页 |
| ·结果及分析 | 第59-65页 |
| ·属性选择 | 第59-60页 |
| ·FNN神经网络建模 | 第60-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读期间发表论文情况 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
