基于粗糙集的决策树算法研究及其在汽车售后服务中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| ·本研究领域的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·汽车售后服务的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·决策树技术在汽车销售中的研究现状 | 第10-11页 |
| ·选题的依据及意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究方法、思路及预期成果 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第12页 |
| ·研究思路 | 第12-13页 |
| ·预期成果 | 第13页 |
| ·论文研究的主要内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘技术综述 | 第15-26页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘发展的国内外发展现状 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘系统的一般结构 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘任务 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘对象 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘方法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘软件的发展 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 决策树分类算法研究及改进 | 第26-40页 |
| ·分类算法 | 第26-28页 |
| ·分类算法概述 | 第26页 |
| ·几种典型的分类算法 | 第26-28页 |
| ·分类算法的比较 | 第28页 |
| ·决策树分类算法 | 第28-36页 |
| ·决策树算法概述 | 第28-30页 |
| ·典型的决策树构造算法研究 | 第30-36页 |
| ·决策树修剪 | 第36页 |
| ·算法改进 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 粗糙集分类方法研究 | 第40-57页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第40-41页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第41-46页 |
| ·知识的含义 | 第41页 |
| ·知识表达系统和决策表 | 第41-43页 |
| ·不可分辨关系 | 第43页 |
| ·集合的上近似和下近似 | 第43-44页 |
| ·知识约简与核 | 第44-45页 |
| ·属性依赖度和属性重要度 | 第45页 |
| ·粗糙集的观点 | 第45-46页 |
| ·几种典型的属性约简算法 | 第46-48页 |
| ·传统属性约简算法 | 第46页 |
| ·基于区分矩阵的属性约简算法 | 第46-47页 |
| ·其他基于启发式的属性约简算法及其复杂度分析 | 第47-48页 |
| ·决策表的规则生成 | 第48-49页 |
| ·传统值约简算法 | 第48页 |
| ·基于启发式的规则生成算法 | 第48-49页 |
| ·基于决策矩阵的规则提取算法 | 第49页 |
| ·基于集对分析可变精度粗糙集的属性约简 | 第49-56页 |
| ·可变精度粗糙集的基本概念 | 第49-50页 |
| ·基于集对分析思想的可变精度粗糙集 | 第50-53页 |
| ·基于集对分析的改进属性约简算法 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于粗糙集理论的决策树算法研究及改进 | 第57-70页 |
| ·基于粗糙集理论的数据挖掘模型 | 第57-58页 |
| ·传统决策树的优缺点分析 | 第58页 |
| ·基于粗糙集的多变量决策树 | 第58-69页 |
| ·几种常见的基于粗糙集的多变量决策树构造算法 | 第59-62页 |
| ·多变量决策树构造改进算法(SW_RS_MDT) | 第62-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 SW_RS_MDT模型的设计及实现 | 第70-84页 |
| ·汽车售后服务的特点及售后服务评估的必要性 | 第70页 |
| ·数据挖掘设计流程 | 第70-72页 |
| ·数据挖掘环境简介 | 第70-71页 |
| ·数据挖掘流程 | 第71-72页 |
| ·实施数据挖掘项目需要考虑的问题 | 第72页 |
| ·确定业务对象 | 第72页 |
| ·数据准备 | 第72-75页 |
| ·数据选择 | 第73页 |
| ·数据清洗和预处理 | 第73-75页 |
| ·评估模型的建立 | 第75-82页 |
| ·售后服务评估模型的总体架构 | 第75-77页 |
| ·售后服务评估模型的建立 | 第77-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-82页 |
| ·提高售后服务水平的方法 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 7 结论及将来的工作 | 第84-86页 |
| ·论文取得的成果 | 第84页 |
| ·存在的不足 | 第84-85页 |
| ·今后进一步的研究内容 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 附录A:攻读硕士期间发表论文清单 | 第91页 |
