| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景─客户关系管理 | 第11-14页 |
| ·客户关系管理的发展 | 第11页 |
| ·基于粗糙集的知识发现在CRM中的应用 | 第11-13页 |
| ·客户关系管理的核心思想 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·粗糙集理论提出的背景 | 第14-15页 |
| ·粗糙集理论的国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·粗糙集理论的国内研究现状 | 第16页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 客户关系管理和粗糙集理论 | 第18-29页 |
| ·客户关系管理的理念 | 第18页 |
| ·客户关系管理的内涵和本质 | 第18-22页 |
| ·客户关系管理的内涵 | 第18-19页 |
| ·客户关系管理的本质 | 第19-20页 |
| ·客户关系管理的理解误区 | 第20-22页 |
| ·客户关系管理的步骤 | 第22-23页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第23-26页 |
| ·信息系统 | 第23-24页 |
| ·近似集 | 第24页 |
| ·等价类 | 第24-25页 |
| ·属性的依赖度 | 第25页 |
| ·属性的重要性 | 第25页 |
| ·约简 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论模型拓展 | 第26-27页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的知识发现 | 第29-43页 |
| ·数据的预处理 | 第29-34页 |
| ·决策表补齐 | 第29-30页 |
| ·基于粗糙集的不完备数据分析方法(ROUSTIDA) | 第30-32页 |
| ·连续属性值的离散化 | 第32页 |
| ·基于布尔逻辑与粗糙集(NS)的离散化方法 | 第32-34页 |
| ·数据约简 | 第34-38页 |
| ·条件属性约简 | 第34-35页 |
| ·Z.Pawlak的约简算法 | 第35-36页 |
| ·基于可辨别矩阵与逻辑运算相结合的约简算法 | 第36-37页 |
| ·对不一致决策系统产生错误原因分析并对算法进行修正 | 第37-38页 |
| ·分类规则的约简 | 第38-42页 |
| ·分类规则的表现形式 | 第38-39页 |
| ·分类规则的度量参数 | 第39-40页 |
| ·一般的分类规则约简方法 | 第40-41页 |
| ·基于启发式的规则获取方法 | 第41页 |
| ·改进的一般分类规则约简算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于粗糙集的客户知识发现模型的设计与实现 | 第43-53页 |
| ·客户分类预测模型意义 | 第43页 |
| ·客户分类预测模型的基本框架 | 第43-44页 |
| ·客户分类预测模型的解决方案 | 第44-51页 |
| ·数据预处理 | 第44-46页 |
| ·决策表条件属性约简 | 第46-49页 |
| ·分类规则的生成 | 第49-51页 |
| ·根据分类规则进行客户分类预测 | 第51页 |
| ·客户分类预测模型评估 | 第51-52页 |
| ·系统的功能模块 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53-54页 |
| ·进一步工作展望 | 第54-55页 |
| 第六章 参考文献 | 第55-60页 |
| 第七章 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |