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聚类和关联算法在移动客户通话行为中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
插图索引第11-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-24页
   ·研究背景第13-21页
     ·中国电信行业目前面临的市场挑战第13-14页
     ·中国电信行业的发展现状第14-16页
     ·国内外电信行业数据挖掘的现状第16-18页
     ·电信行业数据挖掘的应用和发展方向第18-21页
   ·研究课题的来源第21-22页
   ·本文研究的内容第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第2章 数据仓库与数据挖掘技术分析第24-38页
   ·数据仓库第24-26页
     ·数据仓库概念第24页
     ·数据仓库与数据集市第24页
     ·数据仓库系统的结构第24-25页
     ·数据仓库的关键技术第25页
     ·OLAP技术第25-26页
   ·数据挖掘第26-31页
     ·数据挖掘的概念第26页
     ·数据挖掘的分类第26-28页
     ·数据挖掘的主要方法第28-30页
     ·数据挖掘的一般过程第30页
     ·数据挖掘的主要应用领域第30-31页
     ·数据挖掘的研究方向第31页
   ·数据仓库和数据挖掘技术在中国移动业务中的应用分析第31-37页
     ·中国移动经营分析系统(BASS)建设目的第32-33页
     ·中国移动经营分析系统(BASS)系统架构第33-35页
     ·中国移动经营分析系统(BASS)应用分析第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 基于CLIQUE聚类算法的算法研究第38-49页
   ·引言第38页
   ·聚类算法的概述第38-42页
     ·基本概念第38-39页
     ·聚类分析的数据类型及其相异度第39-40页
     ·聚类算法的分类及相关挖掘算法第40-42页
   ·CLIQUE算法描述和分析第42页
     ·CLIQUE算法的标准化描述第42页
     ·CLIQUE算法的局限性第42页
   ·基于CLIQUE算法的改进实现第42-48页
     ·移动用户通话行为数据源的特点分析第42-43页
     ·基于CLIQUE算法的改进思想第43-44页
     ·CLIQUE改进算法的SQL语言实现第44-46页
     ·实例结果及性能分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 基于APRIORI关联算法的算法研究第49-61页
   ·引言第49页
   ·关联规则概述第49-52页
     ·关联规则基本概念第49-50页
     ·关联规则的分类第50-51页
     ·关联规则的挖掘算法第51-52页
   ·APRIORI算法的描述和分析第52-56页
     ·APRIORI算法的基本思想第52-53页
     ·APRIORI算法的核心算法第53-55页
     ·APRIORI算法一些固有缺陷第55页
     ·APRIORI算法的现有改进方法第55-56页
   ·基于APRIORI算法的改进实现第56-60页
     ·基于APRIORI算法的改进思想第56页
     ·基于APRIORI算法的SQL语言改进实现第56-59页
     ·实例结果及性能分析第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 改进聚类和关联算法的应用研究第61-75页
   ·引言第61页
   ·数据挖掘系统设计步骤第61-63页
     ·问题定义第61-62页
     ·数据收集和数据预处理第62页
     ·数据挖掘第62页
     ·结果解释和评估第62-63页
   ·竞争对手新增用户客户细分应用系统设计与分析第63-74页
     ·系统整体框架第63页
     ·系统技术平台架构第63-64页
     ·系统模块数据流图第64-65页
     ·业务问题第65-67页
     ·数据准备第67-70页
     ·建立竞争对手新增用户客户细分模型第70-71页
     ·客户细分挖掘系统模型结果与分析第71-74页
   ·本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
附录A 攻读硕士学位期间所发表学术论文目录第82页

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