| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景及其研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 2 客户细分相关理论 | 第17-26页 |
| ·客户细分概述 | 第17-20页 |
| ·客户细分的内涵 | 第17页 |
| ·客户细分的意义 | 第17-18页 |
| ·客户细分一般方法和步骤 | 第18-20页 |
| ·传统客户细分特点 | 第20-21页 |
| ·电子商务环境下客户细分的变化和新特点 | 第21-22页 |
| ·电子商务环境下客户细分技术研究 | 第22-24页 |
| ·电子商务环境下客户细分过程模型 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 聚类分析算法相关理论 | 第26-41页 |
| ·聚类概念及原理 | 第26页 |
| ·聚类分析中的数据类型及数据结构 | 第26-30页 |
| ·数据类型 | 第26-30页 |
| ·数据结构 | 第30页 |
| ·聚类结果的评价 | 第30-32页 |
| ·常见聚类分析方法 | 第32-35页 |
| ·基于划分 | 第32-33页 |
| ·基于层次 | 第33页 |
| ·基于密度 | 第33-34页 |
| ·基于网格 | 第34页 |
| ·基于模型 | 第34-35页 |
| ·AP 算法 | 第35-37页 |
| ·AP 算法原理概述 | 第35-36页 |
| ·AP 算法步骤 | 第36-37页 |
| ·k-means 算法 | 第37-40页 |
| ·k-means 算法原理概述 | 第37页 |
| ·k-means 算法步骤 | 第37-38页 |
| ·k-means 的优点 | 第38-39页 |
| ·k-means 的缺点及现有改进方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 SAPK-means 算法 | 第41-51页 |
| ·SAPK-means 算法原理 | 第41-46页 |
| ·SAPK-means 算法描述 | 第41-44页 |
| ·SAPK-means 算法的步骤 | 第44-46页 |
| ·SAPK-means 算法实验分析 | 第46-50页 |
| ·模拟数据集实验 | 第46-48页 |
| ·标准数据集实验 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 SAPK-means 算法应用于电子商务网站客户细分 | 第51-62页 |
| ·SAPK-means 算法应用于客户细分的步骤 | 第51-52页 |
| ·数据获取 | 第52-54页 |
| ·数据预处理 | 第54-56页 |
| ·数据清洗 | 第54-55页 |
| ·数据转换和数据集成 | 第55-56页 |
| ·使用 SAPK-means 算法进行客户细分 | 第56-59页 |
| ·客户细分结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62-63页 |
| ·下一步工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第69页 |