基于内外部数据结合的港口客户风险控制系统研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容、方法及创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-19页 |
| 2 文献综述 | 第19-29页 |
| 2.1 客户风险控制理论现状 | 第19-23页 |
| 2.1.1 客户分类方法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 风险评价方法分析 | 第20-22页 |
| 2.1.3 险控制方法研究 | 第22-23页 |
| 2.2 文本分类方法研究 | 第23-29页 |
| 2.2.1 研究现状 | 第23-24页 |
| 2.2.2 文本分类的方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 支持向量机(SVM) | 第25-29页 |
| 3 港口客户风险评估指标体系的建立 | 第29-37页 |
| 3.1 港口客户风险的成因 | 第29-30页 |
| 3.2 港口客户风险评估指标的选择原则 | 第30-31页 |
| 3.3 客户风险评估指标分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 财务层面指标分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 合作层面指标分析 | 第32-33页 |
| 3.3.3 外部信息层面指标分析 | 第33-34页 |
| 3.3.4 客户风险评估指标的确立 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于内外部数据结合的港口客户分类模型 | 第37-55页 |
| 4.1 内外部数据的采集和预处理 | 第37-41页 |
| 4.1.1 内部数据的采集 | 第37-38页 |
| 4.1.2 外部数据的采集 | 第38-40页 |
| 4.1.3 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.2 基于SVM的文本分类器的建立 | 第41-47页 |
| 4.2.1 数据集的选择和分组 | 第42-43页 |
| 4.2.2 特征向量提取和文本量化 | 第43-45页 |
| 4.2.3 文本分类有效性验证 | 第45-47页 |
| 4.3 客户聚类与实证研究 | 第47-53页 |
| 4.3.1 数据标准化 | 第47-49页 |
| 4.3.2 聚类模型选择与参数设置 | 第49页 |
| 4.3.3 聚类结果分析 | 第49-52页 |
| 4.3.4 实证研究 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 港口客户风险控制流程优化与系统设计 | 第55-69页 |
| 5.1 港口业务流程分析 | 第55-57页 |
| 5.2 港口客户风险控制流程优化 | 第57-62页 |
| 5.2.1 商务流程 | 第57-58页 |
| 5.2.2 财务流程 | 第58-61页 |
| 5.2.3 提货流程 | 第61-62页 |
| 5.3 系统框架 | 第62-67页 |
| 5.3.1 系统功能框架 | 第62-64页 |
| 5.3.2 系统技术框架 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A | 第75-77页 |
| 附录B | 第77-79页 |
| 附录C | 第79-85页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
