自组织特征映射网络在客户分类中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 第一章 人工神经网络 | 第10-18页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·K 均值算法 | 第11-12页 |
| ·自组织特征映射网络 | 第12-18页 |
| ·网络模型 | 第12-13页 |
| ·网络学习过程 | 第13-15页 |
| ·网络学习算法 | 第15-16页 |
| ·自组织特征映射网络的优点和前景 | 第16-18页 |
| 第二章 客户关系管理及客户分类方法 | 第18-24页 |
| ·客户关系管理 | 第18-20页 |
| ·客户关系管理的产生 | 第18页 |
| ·客户关系管理的内涵 | 第18-19页 |
| ·客户关系管理的功能 | 第19页 |
| ·客户关系管理的步聚 | 第19-20页 |
| ·常用的客户分类方法 | 第20-22页 |
| ·基于客户的统计学特征的客户分类方法 | 第20页 |
| ·基于客户的购买行为的客户分类方法 | 第20-21页 |
| ·基于客户价值的客户分类方法 | 第21-22页 |
| ·客户分类指标 | 第22-23页 |
| ·基于RFM 指标的客户分类算法 | 第23-24页 |
| 第三章 自组织特征映射网络客户分类系统实现 | 第24-31页 |
| ·系统开发环境介绍 | 第24-25页 |
| ·系统分析 | 第25-27页 |
| ·对象层定义 | 第25页 |
| ·结构层定义 | 第25-27页 |
| ·用例视图 | 第27页 |
| ·系统设计 | 第27-31页 |
| ·问题空间定义 | 第27-28页 |
| ·数据管理设计 | 第28页 |
| ·任务管理设计 | 第28-29页 |
| ·人机交互设计 | 第29-31页 |
| 第四章 实验过程及结果 | 第31-41页 |
| ·SOM 网络模型设计 | 第31页 |
| ·SOM 网络初始参数的选择 | 第31-32页 |
| ·数据预处理 | 第32-33页 |
| ·实验过程 | 第33-35页 |
| ·训练SOM 网络 | 第33-34页 |
| ·利用SOM 网络对客户进行分类 | 第34-35页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第35-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第45页 |
