| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| 1．1 论文的研究背景和应用前景 | 第12页 |
| 1．2 金融行业客户关系管理简介 | 第12-14页 |
| 1．3 金融行业数据挖掘和数据仓库管理的研究现状 | 第14-18页 |
| 1．3．1 行业现状 | 第14-16页 |
| 1．3．2 数据挖掘和数据仓库技术在金融业的应用现状 | 第16-18页 |
| 1．4 论文的研究内容和论文框架 | 第18-20页 |
| 1．4．1 研究内容 | 第18页 |
| 1．4．2 论文框架 | 第18-20页 |
| 第2章 银行客户关系管理的相关挖掘技术研究综述 | 第20-48页 |
| 2．1 系统的理论架构研究 | 第20-23页 |
| 2．1．1 统一客户视图理论 | 第20-21页 |
| 2．1．2 银行客户细分组合理论 | 第21-23页 |
| 2．2 银行客户划分 | 第23-26页 |
| 2．2．1 银行客户关系管理中的客户划分分析的意义 | 第23-24页 |
| 2．2．2 CRM环境下的数据分类技术 | 第24-26页 |
| 2．3 银行客户流失预警及金融欺诈分析 | 第26-34页 |
| 2．3．1 问题背景 | 第26-27页 |
| 2．3．2 SPSS Clementine客户流失分析 | 第27-34页 |
| 2．4 基于数据挖掘的银行信用卡应用研究 | 第34-46页 |
| 2．4．1 基于数据挖掘的信用卡应用研究现状和发展趋势 | 第34-36页 |
| 2．4．2 基于数据挖掘的信用评分技术 | 第36-41页 |
| 2．4．3 SPSS Clementine信用卡分析 | 第41-46页 |
| 2．5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 银行客户聚类分析 | 第48-58页 |
| 3．1 聚类分析简介 | 第48-50页 |
| 3．2 银行客户关系管理中的数据聚类技术 | 第50-57页 |
| 3．2．1 决策树 | 第50-53页 |
| 3．2．2 粗糙集 | 第53-55页 |
| 3．2．3 粗糙集和决策树结合的多变量决策银行客户分类方法 | 第55-57页 |
| 3．3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 银行时序数据的高效数据挖掘方法研究 | 第58-84页 |
| 4．1 银行时序数据及其挖掘技术 | 第58-60页 |
| 4．2 趋势序列及其字符串转化 | 第60-62页 |
| 4．3 字符串SEED生成算法 | 第62-71页 |
| 4．3．1 基本定义 | 第63-64页 |
| 4．3．2 等价关系和等价类 | 第64-65页 |
| 4．3．3 Easy Seed的计算 | 第65页 |
| 4．3．4 Hard Seed的计算 | 第65-66页 |
| 4．3．5 前缀等价类树和后缀等价类树 | 第66-69页 |
| 4．3．6 实用的计算字符串中所有 Hard Seed的算法 | 第69-71页 |
| 4．3．7 小结 | 第71页 |
| 4．4 字符串比例匹配算法 | 第71-82页 |
| 4．4．1 基本定义 | 第72-73页 |
| 4．4．2 加权序列中所有最大子序列的确定 | 第73-81页 |
| 4．4．4 结论 | 第81-82页 |
| 4．5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 多AGENT技术在银行客户关系管理中的应用 | 第84-104页 |
| 5．1 AGENT技术及MAS系统综述 | 第84-86页 |
| 5．2 基于MAS系统理论的客户关系管理 | 第86-87页 |
| 5．3 多AGENT协商技术 | 第87-101页 |
| 5．3．1 基本概念 | 第90-93页 |
| 5．3．2 优化的议题提交策略 | 第93-97页 |
| 5．3．3 优化效率 | 第97-101页 |
| 5．3．4 小结 | 第101页 |
| 5．4 本章小结 | 第101-104页 |
| 第6章 基于用户数据仓库的银行客户分析管理系统设计 | 第104-134页 |
| 6．1 需求背景 | 第104-105页 |
| 6．2 系统目标 | 第105-106页 |
| 6．3 系统设计思想 | 第106-107页 |
| 6．4 系统设计要求 | 第107-108页 |
| 6．5 体系结构 | 第108-112页 |
| 6．5．1 单Agent个体结构 | 第109-110页 |
| 6．5．2 多Agent之间的协作 | 第110-112页 |
| 6．6 分析指标 | 第112-117页 |
| 6．6．1 客户成本的概念及其构成 | 第113-114页 |
| 6．6．2 客户成本的差异性 | 第114页 |
| 6．6．3 客户贡献度分析 | 第114-117页 |
| 6．7 系统架构及功能 | 第117-120页 |
| 6．7．1 系统总体架构 | 第117页 |
| 6 7．2 系统功能模块 | 第117-120页 |
| 6．8 系统设计 | 第120-124页 |
| 6．8．1 数据的获取 | 第120-121页 |
| 6．8．2 信息综合 | 第121-122页 |
| 6．8．3 分析应用 | 第122-123页 |
| 6．8．4 信息交互 | 第123-124页 |
| 6．9 系统原型设计 | 第124-133页 |
| 6．9．1 客户整体分析 | 第124-129页 |
| 6．9．2 市场营销 | 第129-130页 |
| 6．9．3 数据挖掘 | 第130-132页 |
| 6．9．4 系统管理 | 第132-133页 |
| 6．10 本章小结 | 第133-134页 |
| 第7章 总结和展望 | 第134-136页 |
| 7．1 总结 | 第134页 |
| 7．2 展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-142页 |
| 在攻读博士学位期间发表的论文及参加科研的情况 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144页 |
