数据挖掘在彩信运营支撑中的应用研究



数据挖掘在彩信运营支撑中的应用研究

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数据挖掘在彩信运营支撑中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-7 页
第一章绪论	第7-12 页
· 研究背景	第7-8 页
· 研究目的	第8-9 页
· 研究方法	第9-10 页
· 论文结构框架	第10-12 页
第二章数据挖掘概述	第12-20 页
· 什么是数据挖掘	第12-13 页
· 数据挖掘分类	第13-15 页
· 数据挖掘技术方法	第15 页
· 数据挖掘的研究现状	第15-16 页
· 数据挖掘的内容和本质	第16-18 页
· 数据挖掘的主要问题	第18 页
· 数据挖掘的社会影响和发展趋势	第18-20 页
第三章基于改进的BP神经网络的彩信指标预测模型	第20-32 页
· 改进的BP神经网络	第20-26 页
· 改进的混沌粒子群算法	第20-24 页
· 混沌粒子群算法优化前向神经网络	第24-26 页
· 基于改进的BP神经网络的彩信指标预测模型	第26-28 页
· 实例分析	第28-32 页
· 网络训练	第28-30 页
· 预测结果	第30-31 页
· 营销应用	第31-32 页
第四章基于模糊聚类分析的彩信客户分类模型	第32-42 页
· 模糊聚类分析简介	第33-35 页
· 基于模糊聚类分析的彩信客户分类模型	第35-42 页
· 影响彩信客户分类管理的评价指标	第35-37 页
· 基于模糊聚类分析的彩信客户分类的计算流程	第37-38 页
· 实验结果	第38-39 页
· 营销应用	第39-42 页
第五章面向数据业务网络质量客户感知的TSPA网络质量提升模型	第42-54 页
· TSPA模型	第43-47 页
· TSPA模型简介	第43-45 页
· TSPA模型构建技术	第45-47 页
· 面向数据业务网络质量客户感知的TSPA网络质量提升模型	第47-50 页
· 实验结果	第50-54 页
第六章应用展望	第54-57 页
· 成果总结	第54 页
· 研究展望	第54-57 页
参考文献	第57-59 页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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