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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

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