| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 基于数据挖掘的智慧项目发展 | 第11-13页 |
| 1.3 基于数据挖掘智能项目——智慧营销 | 第13-15页 |
| 1.4 智慧营销在国内外电信行业的研究发展情况 | 第15-17页 |
| 1.5 基于“网络信令挖掘系统”的智慧营销项目意义和目的 | 第17-21页 |
| 第二章 需求分析和总体架构 | 第21-31页 |
| 2.1 需求分析 | 第21-25页 |
| 2.1.1 项目目标 | 第21-22页 |
| 2.1.2 需求核心 | 第22-25页 |
| 2.1.3 项目重点难点 | 第25页 |
| 2.2 总体架构和思路 | 第25-30页 |
| 2.2.1 总体架构 | 第25-27页 |
| 2.2.2 项目实施思路 | 第27-29页 |
| 2.2.3 项目前瞻性规划思路 | 第29-30页 |
| 2.3 推荐策略库 | 第30-31页 |
| 第三章 核心技术及架构 | 第31-58页 |
| 3.1 开发工具及技术架构 | 第31-32页 |
| 3.2 实现技术及其特点 | 第32-40页 |
| 3.2.1 Silverlight | 第33-38页 |
| 3.2.2 Web service | 第38页 |
| 3.2.3 Sybase IQ数据库 | 第38-39页 |
| 3.2.4 SVN | 第39页 |
| 3.2.5 Tomcat | 第39-40页 |
| 3.3 核心技术 | 第40-43页 |
| 3.3.1 基于用户特征标签体系的用户数据精细化发掘 | 第40-41页 |
| 3.3.2 深度识别三角稳定体系 | 第41页 |
| 3.3.3 用户—标签—内容三维匹配的精准推荐体系 | 第41-42页 |
| 3.3.4 信息安全机制 | 第42页 |
| 3.3.5 数据开放能力 | 第42-43页 |
| 3.4 建模相关算法 | 第43-58页 |
| 3.4.1 业务健康度模型 | 第45-49页 |
| 3.4.2 产品健康评估模型 | 第49-51页 |
| 3.4.3 用户行为特征量化模型 | 第51-57页 |
| 3.4.4 业务特征定义模型 | 第57-58页 |
| 第四章 系统各模块和数据库设计 | 第58-74页 |
| 4.1 模块设计 | 第58-59页 |
| 4.2 详细模块设计 | 第59-65页 |
| 4.2.1 用户精细化分析模块 | 第60-61页 |
| 4.2.2 个性化推荐模块 | 第61-62页 |
| 4.2.3 基于多维匹配的精准推荐模块 | 第62页 |
| 4.2.4 审查模块 | 第62-63页 |
| 4.2.5 业务管理模块 | 第63页 |
| 4.2.6 运营效果分析模块 | 第63-64页 |
| 4.2.7 智能管道管理模块 | 第64页 |
| 4.2.8 投放需求管理模块 | 第64-65页 |
| 4.3 数据库设计 | 第65-74页 |
| 4.3.1 数据库分层结构 | 第65-66页 |
| 4.3.2 数据获取区 | 第66-69页 |
| 4.3.3 数据组织区和数据应用区 | 第69-70页 |
| 4.3.4 数据展示区 | 第70-71页 |
| 4.3.5 功能菜单 | 第71-73页 |
| 4.3.6 其他系统元数据 | 第73-74页 |
| 第五章 系统测试 | 第74-88页 |
| 5.1 各部分功能测试 | 第74-81页 |
| 5.2 系统营销效果验证测试 | 第81-86页 |
| 5.3 系统测试小结 | 第86-88页 |
| 总结 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 附件 | 第93页 |
