| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关研究 | 第13-22页 |
| 2.1 银行价值划分研究现状 | 第13-14页 |
| 2.2 数据降维研究现状 | 第14-17页 |
| 2.2.1 数据降维方法比较分析 | 第14-16页 |
| 2.2.2 相关性分析算法比较 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖局聚类分析研究现状 | 第17-19页 |
| 2.4 人类行为动力学 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于群体行为模式特征的银行客户价值划分模型 | 第22-35页 |
| 3.1 模型构建流程及定义 | 第22-23页 |
| 3.2 特征集选取 | 第23-28页 |
| 3.2.1 社区属性定义 | 第25-26页 |
| 3.2.2 社区群体行为模式特征定义 | 第26-27页 |
| 3.2.3 银行领域特征定义 | 第27-28页 |
| 3.3 相关性分析 | 第28-32页 |
| 3.3.1 社区群体行为模式特征与银行领域特征相关性分析 | 第29-30页 |
| 3.3.2 社区属性与银行领域特征相关性分析 | 第30-32页 |
| 3.4 银行客户价值划分模型的聚类构建 | 第32-33页 |
| 3.5 银行客户价值划分模型评估 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 银行客户价值划分平台设计 | 第35-41页 |
| 4.1 总体设计 | 第35-38页 |
| 4.1.1 银行客户价值划分平台框架设计 | 第35-36页 |
| 4.1.2 银行客户价值划分平台流程设计 | 第36-37页 |
| 4.1.3 银行客户价值划分平台接口设计 | 第37-38页 |
| 4.2 银行客户价值划分平台模块设计 | 第38-40页 |
| 4.2.1 社区属性数据获取模块 | 第38-39页 |
| 4.2.2 社区群体行为模式特征计算模块 | 第39页 |
| 4.2.3 银行领域特征数据获取模块 | 第39页 |
| 4.2.4 相关性分析模块 | 第39-40页 |
| 4.2.5 银行客户价值划分模型模块 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于群体行为模式特征的银行客户价值划分模型实验与评估 | 第41-52页 |
| 5.1 数据集及其获取 | 第41-43页 |
| 5.1.1 银行领域数据集 | 第41-42页 |
| 5.1.2 社区属性数据集 | 第42页 |
| 5.1.3 社区群体行为模式特征数据集 | 第42页 |
| 5.1.4 数据处理 | 第42-43页 |
| 5.2 相关性分析实验 | 第43-49页 |
| 5.2.1 社区属性与社区群体行为模式特征相关性实验 | 第43-45页 |
| 5.2.2 社区属性与银行领域特征相关性实验 | 第45-47页 |
| 5.2.3 社区群体行为模式特征与银行领域特征相关性实验 | 第47-49页 |
| 5.3 银行客户价值划分模型构建验证 | 第49-51页 |
| 5.3.1 维度约简 | 第49-50页 |
| 5.3.2 模型评估 | 第50-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A | 第57-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
