NERMS中基于决策树算法的用户特征分类设计与实现



NERMS中基于决策树算法的用户特征分类设计与实现

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NERMS中基于决策树算法的用户特征分类设计与实现

论文目录
第一章绪论	第1-12 页
· 数据挖掘基础知识	第6-9 页
· 分类与预测的基础知识	第9-10 页
· NERMS系统介绍	第10-11 页
· 决策树算法在NERMS系统中的应用	第11 页
· 本文的主要工作及组织结构	第11-12 页
第二章决策树算法理论	第12-21 页
· 决策树算法中的属性分析	第13-15 页
· 属性相关分析目的	第13-14 页
· 属性相关分析过程	第14-15 页
· 属性相关分析方法	第15 页
· 决策树基础知识	第15-17 页
· 信息理论 (Information Theory)和熵(Entropy)	第15-16 页
· 信息增益 (information gain)	第16 页
· Gain函数	第16-17 页
· 决策树的有效性	第17 页
· 决策树的扩展性	第17-21 页
第三章 NERMS中用户分类的设计	第21-38 页
· 用户分类模块中的用户属性归纳	第22-26 页
· 基于属性的归纳方法的基本思想	第23-24 页
· 用户分类模块中的用户属性的归纳算法	第24-26 页
· 用户分类模块中的用户属性处理	第26-29 页
· 用户属性处理算法介绍	第26-28 页
· 用户分类中连续属性的离散化过程	第28-29 页
· 用户分类模块中决策树构造过程	第29-37 页
· 决策树构造算法介绍	第29-30 页
· 决策树算法中属性选择方法	第30-33 页
· 决策树算法的描述	第33-37 页
· 用户分类模块中的用户分类预测	第37-38 页
第四章 NERMS中用户分类的实现	第38-47 页
· NERMS功能概要设计	第38-40 页
· NERMS的体系架构	第38-39 页
· NERMS的系统运行机制	第39-40 页
· 用户特征分类功能模块工作流程	第40-41 页
· 用户特征分类功能的实现细节	第41-45 页
· 用户特征分类模块的实验结果	第45-47 页
第五章工作总结与展望	第47-48 页
参考文献	第48-50 页
致谢	第50-51 页
中文摘要	第51-53 页
Abstract	第53-54 页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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