基于数据挖掘的移动用户投诉行为研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文技术路线 | 第13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘基础理论 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘主要流程 | 第15页 |
| ·数据挖掘相关算法简介 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络 | 第15-16页 |
| ·决策树 | 第16页 |
| ·关联规则算法 | 第16页 |
| ·贝叶斯概率算法 | 第16页 |
| ·K 均值算法 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘在通信领域的应用 | 第17-21页 |
| ·移动运营商使用数据挖掘技术的出发点 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术在移动通信领域的应用 | 第19-21页 |
| 3 移动用户端到端业务感知评估体系建立 | 第21-29页 |
| ·移动用户感知评估体系建立背景 | 第21-22页 |
| ·用户业务感知评估体系建立方法 | 第22-29页 |
| ·用户业务感知评估体系相关名词解释 | 第22-25页 |
| ·用户业务感知指标体系的映射关系 | 第25-27页 |
| ·基于用户感知的评估体系的分解步骤 | 第27-29页 |
| 4 用户投诉预测模型的建立 | 第29-46页 |
| ·移动用户投诉相关因素全量分析 | 第29-31页 |
| ·建立移动通信用户的投诉数据仓库 | 第31-41页 |
| ·数据仓库技术概述 | 第31-33页 |
| ·数据仓库定义 | 第33-36页 |
| ·数据仓库名次解释 | 第34-36页 |
| ·数据仓库建模方法 | 第36-38页 |
| ·移动通信用户投诉数据仓库的建立 | 第38-41页 |
| ·移动通信用户投诉预测模型建立 | 第41-46页 |
| ·建模过程描述 | 第41-42页 |
| ·OLAP 分析 | 第42-43页 |
| ·神经网络筛选关键因素 | 第43页 |
| ·用户投诉值的计算 | 第43-46页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第43-45页 |
| ·基于 BP 神经网络的投诉值计算方法 | 第45-46页 |
| 5 移动用户投诉模型建立与验证 | 第46-52页 |
| ·数据准备 | 第46页 |
| ·主要因素提取 | 第46-48页 |
| ·静态主要因素 | 第47页 |
| ·动态主要因素 | 第47-48页 |
| ·关键因素提取 | 第48-50页 |
| ·建立移动用户投诉 Bp 神经网络预测模型 | 第50-51页 |
| ·模型评估 | 第51-52页 |
| 6 结论 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第55页 |
