基于聚类技术的客户分类系统研究与实现
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基于聚类技术的客户分类系统研究与实现
论文目录
摘要
第1-6 页
ABSTRACT
第6-11 页
1 绪论
第11-15 页
· 引言
第11 页
· 研究背景及意义
第11-12 页
· 研究目标及工作内容
第12-13 页
· 论文组织结构
第13-15 页
2 聚类挖掘技术
第15-28 页
· 聚类分析技术
第16 页
· 聚类过程
第16-17 页
· 数据表示
第17 页
· 相似度定义
第17-19 页
· 定义距离的方法
第17-18 页
· 定义相似度的方法
第18-19 页
· 聚类算法分类
第19-26 页
· 划分算法
第19-20 页
· 层次算法
第20-21 页
· 基于密度算法
第21-22 页
· 基于模型算法
第22 页
· 范畴数据聚类算法
第22-23 页
· 高维数据聚类算法
第23 页
· 海量数据聚类算法
第23-26 页
· 其它聚类算法
第26 页
· 聚类算法小结
第26-28 页
3 面向领域的改进概念聚类算法
第28-38 页
· 概念聚类算法概述
第28-29 页
· 符号定义和基本概念
第29-32 页
· 概念属性特征
第29-30 页
· 语义距离[45]定义
第30-31 页
· 聚类判定方法
第31-32 页
· 聚类中心调整的判决函数
第32 页
· 相似度定义
第32 页
· 改进的概念聚类算法
第32-35 页
· 聚类个数确定算法
第33-34 页
· 改进的概念聚类算法
第34-35 页
· 实验分析
第35-37 页
· 可扩展性
第35-36 页
· 相似度阈值对聚类数目的影响
第36-37 页
· 本章小结
第37-38 页
4 混合属性的客户分类模型设计
第38-49 页
· 客户分类概述
第38-39 页
· 混合属性的客户分类模型
第39-45 页
· 客户时序数据特征值提取
第40-42 页
· 连续数值属性的概念化处理
第42-43 页
· 客户聚类分析
第43 页
· 聚类结果概念层次生成
第43-45 页
· 基于RFP 模型的客户价值分析
第45-46 页
· 实验分析
第46-48 页
· 概念粒度对聚类数目的影响
第46-47 页
· 准确性
第47-48 页
· 本章小结
第48-49 页
5 客户分类原型系统的实现
第49-63 页
· 设计目标和要求
第49-50 页
· 原型系统总体设计
第50-56 页
· 系统结构
第51 页
· 模块化分
第51-52 页
· 关键技术
第52-56 页
· 查询分析模块的实现
第56-59 页
· 即席查询模块的实现
第56-57 页
· 多维分析模块的实现
第57-59 页
· 客户分类模块的实现
第59-60 页
· 任务定义
第59-60 页
· 数据准备
第60 页
· 任务执行
第60 页
· 聚类模型管理模块的实现
第60-62 页
· PMML 聚类模型解析
第61 页
· 聚类结果的可视化
第61-62 页
· 本章小结
第62-63 页
6 结束语
第63-65 页
致谢
第65-66 页
参考文献
第66-71 页
攻读学位期间发表的学术论文
第71 页
本篇论文共
71
页,
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