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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

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