| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容、思路与方法 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.2.3 研究方法 | 第16页 |
| 1.3 论文内容体系 | 第16-18页 |
| 2 基础理论研究及文献综述 | 第18-31页 |
| 2.1 数据挖掘相关概念概述 | 第18-20页 |
| 2.2 数据挖掘系统简介 | 第20-23页 |
| 2.2.1 数据挖掘系统发展历程 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据挖掘系统的构成 | 第21-22页 |
| 2.2.3 数据挖掘系统体系结构 | 第22-23页 |
| 2.3 嵌入式数据挖掘理论研究 | 第23-27页 |
| 2.3.1 嵌入式数据库的概念及特点 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Derby 数据库 | 第24-25页 |
| 2.3.3 数据挖掘系统与数据库的关系 | 第25页 |
| 2.3.4 嵌入式数据挖掘系统简介 | 第25-27页 |
| 2.4 嵌入式数据挖掘国内外研究现状 | 第27-30页 |
| 2.4.1 国外研究现状 | 第27-28页 |
| 2.4.2 国内研究现状 | 第28-29页 |
| 2.4.3 国内外研究对比 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 嵌入式数据挖掘在A银行信用卡业务中的需求分析 | 第31-68页 |
| 3.1 A银行信用卡风险管理及数据挖掘系统应用概况 | 第31-38页 |
| 3.1.1 A银行信用卡中心组织及职能现状 | 第31-32页 |
| 3.1.2 A银行信用卡中心数据挖掘系统应用现状 | 第32-34页 |
| 3.1.3 A银行信用卡风险管理方法及流程 | 第34-37页 |
| 3.1.4 A银行信用卡风险管理业务中存在的问题 | 第37-38页 |
| 3.2 影响A银行客户信用风险的关键因素分析 | 第38-48页 |
| 3.2.1 A银行信用风险定性分析 | 第39-42页 |
| 3.2.2 A银行信用风险定量分析 | 第42-43页 |
| 3.2.3 构建A银行信用风险分析模型 | 第43-47页 |
| 3.2.4 A银行信用风险关键因素总结 | 第47-48页 |
| 3.3 关联分析相关算法选取及优化 | 第48-54页 |
| 3.3.1 算法选取原则 | 第49页 |
| 3.3.2 传统的Apriori挖掘算法 | 第49-51页 |
| 3.3.3 Apriori 算法优化 | 第51-54页 |
| 3.4 持卡人消费行为关联规则分析 | 第54-57页 |
| 3.4.1 关联规则数据挖掘模型 | 第54页 |
| 3.4.2 选取关联分析数据集 | 第54-55页 |
| 3.4.3 设定关联分析指标 | 第55-56页 |
| 3.4.4 关联规则挖掘结果分析 | 第56-57页 |
| 3.5 信用卡业务数据挖掘流程分析 | 第57-59页 |
| 3.5.1 用户执行流程分析 | 第57-59页 |
| 3.5.2 用户挖掘流程分析 | 第59页 |
| 3.6 A银行信用卡业务嵌入式数据挖掘系统可行性分析 | 第59-67页 |
| 3.6.1 数据可行性 | 第59-64页 |
| 3.6.2 经济可行性分析 | 第64-65页 |
| 3.6.3 技术可行性分析 | 第65-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于信用卡业务的嵌入式数据挖掘系统设计 | 第68-85页 |
| 4.1 嵌入式数据挖掘系统的整体框架 | 第68-69页 |
| 4.2 信用卡业务中嵌入式数据挖掘模型 | 第69-73页 |
| 4.2.1 信用卡业务数据层和用户层 | 第69-70页 |
| 4.2.2 算法嵌入层 | 第70页 |
| 4.2.3 信用卡业务数据挖掘层 | 第70-72页 |
| 4.2.4 嵌入式数据挖掘模型 | 第72-73页 |
| 4.3 信用卡业务数据转换模块设计 | 第73页 |
| 4.4 信用卡业务存储管理模块设计 | 第73-78页 |
| 4.4.1 构建Derby数据库插件 | 第74-76页 |
| 4.4.2 开发与Derby数据库插件对应的接口 | 第76-77页 |
| 4.4.3 创建控制台视图 | 第77-78页 |
| 4.5 数据挖掘算法模块设计 | 第78-80页 |
| 4.5.1 算法发布 | 第78-79页 |
| 4.5.2 算法调用 | 第79-80页 |
| 4.6 嵌入式数据挖掘在A银行的应用 | 第80-81页 |
| 4.7 实证分析 | 第81-84页 |
| 4.8 本章小结 | 第84-85页 |
| 5 结论与展望 | 第85-87页 |
| 5.1 结论 | 第85页 |
| 5.2 展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第89-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |