| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目标 | 第10页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第10-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究创新 | 第11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 IVR 自助系统用户行为理论 | 第13-18页 |
| 2.1 数据挖掘概念 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘方法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 分类归纳分析 | 第15页 |
| 2.2.2 关联性分析 | 第15-16页 |
| 2.4 数据挖掘系统 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 IVR 用户行为分析系统 | 第18-29页 |
| 3.1 IVR 用户行为分析目标 | 第18页 |
| 3.2 IVR 用户行为知识的提取 | 第18-19页 |
| 3.3 IVR 用户行为知识的应用 | 第19页 |
| 3.4 具有用户行为分析的 IVR 自助系统概述 | 第19-28页 |
| 3.4.1 系统软硬件框架 | 第20-21页 |
| 3.4.2 内存数据库模块 | 第21-22页 |
| 3.4.3 数据管理接口模块 | 第22-23页 |
| 3.4.4 业务运行模块 | 第23-25页 |
| 3.4.5 业务发布管理模块 | 第25-27页 |
| 3.4.6 数据分析管理模块 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 IVR 用户行为轨迹数据采集与过滤 | 第29-45页 |
| 4.1 用户行为轨迹数据定义 | 第29-30页 |
| 4.2 用户行为数据采集 | 第30-38页 |
| 4.2.1 数据采集规模参数确定 | 第30-36页 |
| 4.2.2 周期性业务波动应对设计 | 第36-38页 |
| 4.3 用户行为数据过滤 | 第38-44页 |
| 4.3.1 非分析可用数据的过滤 | 第38-40页 |
| 4.3.2 序列数据噪声的过滤 | 第40页 |
| 4.3.3 用户操作噪声数据的过滤 | 第40-42页 |
| 4.3.4 数据过滤流程 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 IVR 按键关联数据提取 | 第45-61页 |
| 5.1 频繁按键菜单集合的生成 | 第45-56页 |
| 5.1.1 Apriori 算法原理与描述 | 第45-47页 |
| 5.1.2 分组支持度的 Apriori 算法优化 | 第47-52页 |
| 5.1.3 Apriori 算法迭代次数 K | 第52-54页 |
| 5.1.4 算法支持度参数选择 | 第54-56页 |
| 5.2 IVR 按键关联数据的生成与评价 | 第56-60页 |
| 5.2.1 按键菜单关联规则生成 | 第56-57页 |
| 5.2.2 置信度衡量方法 | 第57-58页 |
| 5.2.3 提升度衡量方法 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 IVR 语音菜单编排应用 | 第61-68页 |
| 6.1 菜单编排方案比较 | 第61-63页 |
| 6.1.1 全局动态 IVR 按键菜单方案 | 第61-62页 |
| 6.1.2 框架菜单格局下的末端动态菜单挂载方案 | 第62页 |
| 6.1.3 方案比较与选择 | 第62-63页 |
| 6.2 框架菜单编排 | 第63-64页 |
| 6.3 动态菜单生成与编排 | 第64-67页 |
| 6.3.1 菜单关联规则数据应用 | 第65-66页 |
| 6.3.2 动态菜单编排 | 第66-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 系统应用效果评估 | 第68-72页 |
| 7.1 IVR 按键记录评价法 | 第68-70页 |
| 7.2 IVR 停留时间评价法 | 第70-71页 |
| 7.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第八章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 8.1 研究总结 | 第72-73页 |
| 8.2 技术展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80-82页 |