基于结构化神经网络的客户忠诚研究--以阜新联通为例
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-26页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·客户忠诚内涵 | 第12-15页 |
| ·客户忠诚 | 第12-14页 |
| ·客户忠诚的影响因素 | 第14-15页 |
| ·客户忠诚研究综述 | 第15-24页 |
| ·国外客户忠诚研究综述 | 第15-22页 |
| ·国内客户忠诚研究综述 | 第22页 |
| ·电信行业客户忠诚研究综述 | 第22-24页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第24-25页 |
| ·技术路线与研究方法 | 第25-26页 |
| ·技术路线 | 第25页 |
| ·研究方法 | 第25-26页 |
| 2 多层前馈网络及其 MATLAB 实现 | 第26-39页 |
| ·神经网络概述 | 第26-28页 |
| ·神经网络的定义 | 第26页 |
| ·神经网络的基本特征 | 第26-27页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络 | 第28-33页 |
| ·两层前馈网络的结构设计 | 第29-30页 |
| ·前馈网络的前馈计算 | 第30-31页 |
| ·多层前馈网络的 BP 学习算法及改进 | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络的 MATLAB 实现 | 第33-34页 |
| ·部分连接网络自定义及其 MATLAB 实现 | 第34-39页 |
| ·神经网络对象的属性 | 第35-37页 |
| ·神经网络的细节结构（子对象属性） | 第37-39页 |
| 3 移动通信客户忠诚度模型 | 第39-52页 |
| ·移动通信市场的特点 | 第39-41页 |
| ·移运通信客户忠诚及其影响因素 | 第41-45页 |
| ·概念模型和假设的提出 | 第45-46页 |
| ·忠诚度建模方法 | 第46-52页 |
| ·多元回归分析 | 第46-47页 |
| ·本文所采用的方法 | 第47-50页 |
| ·神经网络与多元回归分析的对比 | 第50-52页 |
| 4 阜新联通客户忠诚度实证分析 | 第52-63页 |
| ·问卷的设计 | 第52-54页 |
| ·测量变量的问句设计 | 第52-53页 |
| ·问卷的小范围检验 | 第53-54页 |
| ·样本与数据 | 第54-56页 |
| ·市场调查 | 第54页 |
| ·模型变量的基本分析 | 第54-56页 |
| ·基于神经网络的客户忠诚分析 | 第56-60页 |
| ·测量变量的结构分析 | 第56-58页 |
| ·参数估计及拟合效果 | 第58页 |
| ·客户忠诚分析 | 第58-60页 |
| ·阜新联通提高客户忠诚的建议 | 第60-63页 |
| 5 结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |
| 附录 调查问卷 | 第67-68页 |
