基于时序关联规则挖掘的客户行为实时预测技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关领域研究现状 | 第11-15页 |
| ·客户行为分析的相关概念 | 第11-12页 |
| ·预测模型的研究现状 | 第12-13页 |
| ·关联规则挖掘技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究问题的相关阐述 | 第15-16页 |
| ·客户行为实时预测 | 第15页 |
| ·时序关联规则挖掘算法 | 第15-16页 |
| ·客户行为实时预测的应用 | 第16页 |
| ·本文的主要研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 客户行为实时预测基础技术 | 第18-27页 |
| ·RFID 技术相关介绍 | 第18-19页 |
| ·RFID 技术发展综述 | 第18-19页 |
| ·RFID 数据特点 | 第19页 |
| ·关联规则挖掘的基础知识 | 第19-24页 |
| ·关联规则挖掘的定义 | 第20-21页 |
| ·关联规则挖掘的基本挖掘算法 | 第21-23页 |
| ·关联规则挖掘算法的分类 | 第23-24页 |
| ·时序关联规则挖掘 | 第24-26页 |
| ·时序关联规则挖掘背景 | 第24-25页 |
| ·时序关联规则挖掘的情况和参数 | 第25-26页 |
| ·时序关联规则挖掘的方法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 层次时序关联规则挖掘算法 | 第27-41页 |
| ·研究问题的相关概念描述 | 第27-28页 |
| ·研究问题中的相关概念 | 第27页 |
| ·研究问题的具体描述 | 第27-28页 |
| ·层次时序关联规则挖掘算法 | 第28-32页 |
| ·引入商品层次的目的和意义 | 第28-29页 |
| ·算法思想 | 第29-30页 |
| ·算法过程分析 | 第30-32页 |
| ·层次时序关联规则挖掘算法实验与分析 | 第32-40页 |
| ·模拟数据的生成 | 第32-34页 |
| ·算法的效率实验 | 第34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于哈希技术的时序关联规则挖掘算法 | 第41-53页 |
| ·引入哈希技术的原因 | 第41页 |
| ·哈希技术改进方法 | 第41-46页 |
| ·改进算法的算法过程 | 第41-43页 |
| ·缩减交易数据库规模 | 第43-45页 |
| ·选取哈希函数 | 第45-46页 |
| ·对比实验与分析 | 第46-52页 |
| ·对比实验数据 | 第46-47页 |
| ·对比实验结果分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 客户行为实时预测原型系统 | 第53-60页 |
| ·系统的设计与实现 | 第53-54页 |
| ·系统的功能目标 | 第53页 |
| ·开发平台与工具 | 第53-54页 |
| ·系统总体设计 | 第54-55页 |
| ·系统原理 | 第54页 |
| ·系统架构 | 第54-55页 |
| ·系统流程 | 第55页 |
| ·系统界面实现 | 第55-59页 |
| ·后台挖掘界面 | 第55-56页 |
| ·前台展示界面 | 第56-59页 |
| ·系统展望 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
