决策树在移动市场营销中的应用研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-7页 |
目录 | 第7-10页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
·选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
·移动电信市场营销中的数据挖掘 | 第12-15页 |
·数据挖掘研究现状 | 第12-13页 |
·数据挖掘未来的趋势 | 第13-14页 |
·数据挖掘在移动电信市场营销中应用现状 | 第14-15页 |
·本文主要研究工作 | 第15-17页 |
第2章 数据挖掘基本理论 | 第17-27页 |
·数据挖掘概述 | 第17-20页 |
·数据挖掘定义 | 第17-19页 |
·数据挖掘方法 | 第19-20页 |
·数据挖掘分类方法 | 第20-21页 |
·决策树概述 | 第21-24页 |
·决策树方法简介 | 第21-22页 |
·经典的决策树算法 | 第22-24页 |
·CRISP-DM 标准 | 第24-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第3章 ID3 算法分析 | 第27-40页 |
·信息论知识 | 第27-28页 |
·ID3 算法基本原理 | 第28-30页 |
·ID3 算法举例测试 | 第30-31页 |
·ID3 算法的 Java 实现 | 第31-39页 |
·ID3 算法流程 | 第31-33页 |
·ID3 算法 Java 实现 | 第33-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第4章 基于移动市场营销应用的 ID3 算法优化 | 第40-55页 |
·ID3 算法在实际问题中的缺陷 | 第40页 |
·ID3 算法计算效率方面优化 | 第40-44页 |
·算法优化 | 第40-43页 |
·举例测试 | 第43-44页 |
·改进 ID3 算法选择属性的偏性 | 第44-47页 |
·算法改进思想 | 第44页 |
·基于移动市场营销的粘性度 | 第44-46页 |
·基于粗糙集的属性依赖度 | 第46-47页 |
·改进 ID3 算法的 Java 实现 | 第47-54页 |
·改进算法流程 | 第47-49页 |
·改进 ID3 算法 Java 实现 | 第49-53页 |
·改进 ID3 算法评估 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第5章 优化算法在集团客户潜在成员挖掘系统应用 | 第55-73页 |
·系统需求分析 | 第55页 |
·开发环境以及系统框架 | 第55-56页 |
·集团客户挖掘系统模块组成 | 第56-58页 |
·集团客户潜在成员挖掘模型 | 第58-69页 |
·数据来源 | 第58-61页 |
·数据探索与合并 | 第61-63页 |
·确定数据时间窗口 | 第63-64页 |
·数据抽样 | 第64-67页 |
·数据清洗和数据转换 | 第67-68页 |
·建立集团客户潜在成员挖掘模型 | 第68-69页 |
·社交匹配度模型 | 第69-70页 |
·集团客户潜在成员模块 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
·总结 | 第73页 |
·展望 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-78页 |