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概念格在客户关系管理中的应用
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概念格在客户关系管理中的应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-10 页
第一章 引言第10-26 页
　　· 客户关系管理第10-14 页
　　　　· CRM 产生背景第10-11 页
　　　　· CRM 的概念第11-12 页
　　　　· CRM 的组成部分第12-14 页
　　· 数据挖掘第14-19 页
　　　　· 数据挖掘的定义第14 页
　　　　· 数据挖掘的方法第14-17 页
　　　　· 数据挖掘过程第17-19 页
　　· 形式概念分析第19-24 页
　　　　· 形式概念分析的起源第19-20 页
　　　　· 概念格模型的形式化描述第20-23 页
　　　　· 形式概念分析主要内容第23 页
　　　　· 概念格模型的应用成果第23-24 页
　　· 本文的研究内容与安排第24-26 页
第二章 CRM 理论基础第26-45 页
　　· CRM 概述第26-31 页
　　　　· CRM 发展现状第26-29 页
　　　　· CRM 的分类第29 页
　　　　· CRM 的应用效果第29-31 页
　　· CRM 的实施第31-37 页
　　　　· CRM 的实施第31-33 页
　　　　· 案例调查第33-37 页
　　· CRM 中的数据挖掘及应用第37-44 页
　　　　· CRM 中的数据挖掘的常用方法第38-40 页
　　　　· CRM 中的数据挖掘的一般过程第40-41 页
　　　　· 数据挖掘在CRM 中的典型应用第41-44 页
　　· 小结第44-45 页
第三章 概念格建格算法研究第45-56 页
　　· 概念格构造算法介绍第45-51 页
　　　　· 批处理算法第45-46 页
　　　　· 渐进式算法第46-49 页
　　　　· 并行算法第49-51 页
　　· 对Godin 算法的改进第51-55 页
　　　　· 算法设计思想第51-52 页
　　　　· 算法改进及描述第52-54 页
　　　　· 性能分析及试验结果第54-55 页
　　· 小结第55-56 页
第四章 概念格挖掘算法在分析型CRM 中的应用第56-75 页
　　· 基于概念格框架的关联规则分析第56-60 页
　　　　· 关联规则第56-57 页
　　　　· 基于概念格的关联规则提取第57-59 页
　　　　· 示例说明第59-60 页
　　· 基于概念格框架的聚类分析第60-64 页
　　　　· 聚类分析概述第60 页
　　　　· 基于最大频繁集的聚类方法第60-62 页
　　　　· 示例说明第62-64 页
　　· 基于概念格框架的分类规则发现第64-70 页
　　　　· 分类问题概述第64-66 页
　　　　· 基于概念格的分类规则发现第66-69 页
　　　　· 示例说明第69-70 页
　　· 基于概念格模型的CRM 系统—FCACRM第70-74 页
　　　　· 基于概念格模型的CRM 系统框架第70-72 页
　　　　· FCACRM 的实现第72-74 页
　　· 小结第74-75 页
总结与展望第75-76 页
致谢第76-77 页
参考文献第77-80 页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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