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面向电信业的客户消费行为知识发现研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·研究背景及意义第12-15页
   ·研究目标和主要内容第15-16页
   ·本文创新点第16-17页
   ·本文结构第17-19页
第二章 知识发现研究综述第19-29页
   ·知识发现应用现状与研究内容第19-20页
   ·知识发现主要技术第20-21页
     ·数据仓库与ETL第20页
     ·面向属性的归纳第20-21页
   ·知识发现过程模型第21-24页
     ·FPS 模型第21-22页
     ·CRISP-DM 模型第22-24页
   ·典型知识发现系统及结构第24-27页
     ·第一、二代知识发现系统第24-26页
     ·面向服务的知识发现系统第26-27页
   ·本章小结第27-29页
第三章 电信业及其KDS应用分析第29-39页
   ·电信业新现象与新趋势第29-33页
     ·电信业发展趋势第29-32页
     ·市场营销发展动向第32-33页
   ·电信业实施KDS 的意义第33-35页
   ·电信业KDS 的问题研究第35-38页
     ·电信业KDS 的主要应用第35-36页
     ·电信业KDS 存在的问题及分析第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 消费行为知识发现策略第39-50页
   ·CB_KD 的核心思想第39-41页
   ·CB-KD 的过程描述第41-43页
   ·CB-KD 与其他系统集成第43-47页
     ·系统边界第43-45页
     ·数据交互第45-46页
     ·集成原则第46-47页
   ·CB-KD 实施建议方案第47-49页
     ·CB-KD 实施原则第47-48页
     ·CB-KD 实施方法第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 消费行为知识发现系统框架第50-60页
   ·总体框架第50-52页
   ·知识获取方法第52-53页
     ·从数据库中获取知识第52-53页
     ·从知识库中获取知识第53页
   ·知识表示方法第53-57页
     ·概念分层知识表示第53-55页
     ·消费行为知识概念分层第55-57页
   ·系统推理机制第57-59页
     ·分层聚类方法第57-58页
     ·推理过程第58-59页
   ·知识的规范聚合第59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 CB-KD 在高端用户价值降低预警中的应用第60-71页
   ·业务理解与分析定义第60-61页
     ·需求概述第60页
     ·分析目标定义第60页
     ·模型定义第60-61页
   ·数据准备与数据探索第61-65页
     ·数据准备第61页
     ·数据分析与探索第61-64页
     ·数据处理流程图第64-65页
   ·模型构建第65-68页
   ·模型评估第68-70页
   ·模型部署第70页
   ·本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-76页
附录第76-77页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-78页
致谢第78页

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