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客户关系管理中的关联规则研究与应用

摘要第1-8页
目录第8-11页
第一章 概述第11-23页
   ·课题来源概述第11页
   ·客户关系管理的背景第11-13页
     ·客户关系管理的产生第11-12页
     ·客户关系管理的定义第12-13页
   ·客户关系管理系统CRM第13-18页
     ·CRM的体系结构第13-16页
     ·CRM系统在国内外的应用现状第16-17页
     ·CRM的基本功能第17-18页
   ·数据挖掘概述第18-20页
   ·客户关系管理中研究数据挖掘的意义第20-22页
     ·CRM中应用数据挖掘的必要性第20页
     ·CRM中实施数据挖掘的基本步骤第20-21页
     ·CRM中数据挖掘技术的研究方向第21页
     ·CRM中数据挖掘技术的发展趋势第21-22页
   ·论文的章节安排第22-23页
第二章 关联规则及其在CRM中的应用第23-31页
   ·关联规则定义第23-24页
   ·关联规则的表述形式第24页
   ·关联规则算法的基本思想第24-25页
   ·关联规则发现算法Apriori算法第25-26页
   ·频繁项集的几种优化算法第26-27页
   ·CRM中关联规则的应用第27-30页
     ·应用概述第27页
     ·应用例子第27-30页
     ·课题的研究方向第30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 加权关联规则序列模式挖掘第31-43页
     ·加权关联规则第31-36页
     ·加权关联规则概念第31页
     ·加权关联规则表述形式第31-33页
     ·加权关联规则核心算法第33-36页
   ·序列模式挖掘第36-39页
     ·序列挖掘概念第36页
     ·序列挖掘基本思想第36页
     ·序列模式算法第36-39页
   ·序列模式改进算法的提出第39-42页
     ·序列模式改进算法概述第39页
     ·序列模式改进算法挖掘步骤第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于客户细分的加权关联序列模式挖掘模型第43-57页
   ·客户细分的需求和作用第43页
   ·客户细分模型概述第43-48页
     ·细分流程第43-45页
     ·细分算法第45-48页
   ·客户细分物理模型建立第48-56页
     ·CWM标准第48页
     ·Xelopes数据挖掘库介绍第48-51页
     ·模型设计具体步骤第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 关联规则挖掘算法评估模型第57-63页
   ·关联规则评估标准第57-58页
   ·关联规则挖掘性能评估参数第58-60页
     ·算法运行时间(timing)第58页
     ·算法运行所需内存(memory-used)第58页
     ·算法I/O次数(I/O times)第58页
     ·算法对数据集扫描的次数第58页
     ·规则的数目(itemsets number)第58-60页
   ·关联规则质量评估参数第60-61页
     ·置性度(Confidence)第60页
     ·支持度(Support)第60页
     ·兴趣度(Interesting)第60-61页
   ·关联规则算法评估体系的建立第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 算法仿真及结果分析第63-70页
   ·背景介绍第63-64页
   ·实验环境第64页
   ·数据预处理第64-66页
     ·数据源介绍第64页
     ·数据预处理原则第64-65页
     ·数据标准化第65-66页
   ·实现方法第66-67页
     ·K-means聚类第66页
     ·权重设置第66-67页
   ·结果分析第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第七章 结论与展望第70-72页
   ·全文总结第70页
   ·未来展望第70-72页
参考文献:第72-74页
附录第74-76页
致谢第76-77页
研究生阶段发表过的文章第77页

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