基于客户可信度的calendar系统研究与实现



基于客户可信度的calendar系统研究与实现

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基于客户可信度的calendar系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-15页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 主要研究内容	第13-14页
1.4 论文的组织结构	第14-15页
第二章数据挖掘相关技术研究	第15-24页
2.1 传统预约系统中的医生和病人分类存在的问题	第15页
2.2 数据挖掘技术	第15-18页
2.2.1 数据挖掘的定义	第15-16页
2.2.2 数据挖掘的过程	第16-17页
2.2.3 数据挖掘的功能	第17-18页
2.3 可信度分类算法的选取	第18-23页
2.3.1 数据挖掘中的聚类算法	第19-20页
2.3.2 数据挖掘中的分类算法	第20-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章聚类算法和分类算法的研究	第24-33页
3.1 聚类分析中的数据类型和数据结构	第24-26页
3.1.1 聚类分析中的数据类型	第24-26页
3.1.2 聚类分析中的数据结构	第26页
3.2 加权的k-means算法	第26-29页
3.2.1 k-means算法的原理	第26-29页
3.2.2 加权的k-means算法的原理	第29页
3.3 决策树算法分类	第29-30页
3.3.1 决策树的生成过程	第29-30页
3.4 C4.5算法	第30-32页
3.4.1 C4.5算法的原理	第30-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章 calendar中私人医生和病人的可信度分类	第33-48页
4.1 特征变量	第33-38页
4.1.1 特征变量的提取	第33-36页
4.1.2 特征变量的权重的确定	第36-38页
4.2 数据预处理	第38-42页
4.2.1 数据采集	第39页
4.2.2 处理缺失数据	第39-40页
4.2.3 处理噪声数据	第40页
4.2.4 数据转换	第40-41页
4.2.5 数据离散化	第41-42页
4.2.6 数据的归一化	第42页
4.2.7 数据聚合	第42页
4.3 聚类分析	第42-45页
4.3.1 私人医生和病人数据的聚类过程	第42-44页
4.3.2 聚类结果分析	第44-45页
4.4 分类分析	第45-47页
4.4.1 私人医生和病人可信度分类过程	第46-47页
4.4.2 可信度分类结果分析	第47页
4.5 本章小结	第47-48页
第五章基于客户可信度的calendar系统的设计	第48-59页
5.1 系统的需求分析	第48-51页
5.1.1 系统的用例图	第48-49页
5.1.2 系统的核心用例表	第49-51页
5.2 系统的总体设计	第51-54页
5.2.1 系统的软件架构设计	第51-52页
5.2.2 系统的功能设计	第52-54页
5.3 系统的数据库设计	第54-58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章基于客户可信度的calendar系统的实现	第59-66页
6.1 系统的开发环境	第59页
6.2 关键模块	第59-64页
6.2.1 可信度分类模块	第60-61页
6.2.2 预约模块	第61-63页
6.2.3 用户评价模块	第63-64页
6.3 实现效果	第64-65页
6.4 本章小结	第65-66页
第七章结束语	第66-68页
7.1 总结	第66页
7.2 展望	第66-68页
参考文献	第68-70页
致谢	第70-71页
攻读学位期间发表的学位论文	第71页

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