| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·连锁零售业现状 | 第10-11页 |
| ·客户细分的研究现状 | 第11-12页 |
| ·关联分类的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文研究内容与成果 | 第15页 |
| ·论文课题来源 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第18-33页 |
| ·客户细分理论 | 第18-23页 |
| ·客户细分的定义 | 第18-19页 |
| ·客户细分的意义 | 第19页 |
| ·客户细分的原则 | 第19-20页 |
| ·客户细分的方法 | 第20-23页 |
| ·关联分类算法 | 第23-29页 |
| ·基本概念 | 第23-25页 |
| ·关联分类的经典算法 | 第25-28页 |
| ·关联分类算法的优势 | 第28-29页 |
| ·分布式挖掘技术 | 第29-32页 |
| ·移动Agent技术 | 第29-30页 |
| ·Bee-gent系统 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于分布式关联分类的连锁零售业客户细分模型研究 | 第33-44页 |
| ·问题的提出 | 第33-34页 |
| ·基于分布式关联分类的连锁零售业客户细分模型 | 第34-43页 |
| ·客户细分主题维度分析 | 第34-38页 |
| ·客户细分指标体系 | 第38页 |
| ·基于改进型FP-树的分布式关联分类算法的思想 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于改进型FP-树的分布式关联分类算法研究 | 第44-59页 |
| ·有关概念及理论 | 第44-46页 |
| ·显著度 | 第44-45页 |
| ·局部显著分类规则和全局显著分类规则 | 第45-46页 |
| ·产生全局显著分类规则集 | 第46-53页 |
| ·改进型FP-树 | 第47-49页 |
| ·全局显著分类规则生成算法 | 第49-53页 |
| ·分类器的构造 | 第53-55页 |
| ·使用规则集进行分类 | 第55页 |
| ·算法实现 | 第55-57页 |
| ·性能测试 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 DCSM模型的实现与应用 | 第59-72页 |
| ·系统概述 | 第59-62页 |
| ·开发及运行环境 | 第62-63页 |
| ·环境变量的设置 | 第62-63页 |
| ·服务器应用文件的部署 | 第63页 |
| ·DCSM模型的应用 | 第63-67页 |
| ·数据准备 | 第64-66页 |
| ·模型的训练与测试 | 第66-67页 |
| ·结果分析 | 第67-71页 |
| ·剪枝策略影响分析 | 第67-68页 |
| ·参数对准确率的影响 | 第68-69页 |
| ·与数据汇总法的比较 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表的论文 | 第78页 |
| 附录2 攻读硕士期间参加的课题和项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |