基于Hadoop的并行算法在预测客户流失中的研究
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基于Hadoop的并行算法在预测客户流失中的研究
论文目录
摘要
第4-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-16页
1.1 研究背景和意义
第9-10页
1.2 国内外研究现状
第10-14页
1.2.1 客户流失现状
第10-11页
1.2.2 不平衡数据研究现状
第11-12页
1.2.3 Hadoop研究现状
第12-14页
1.3 本文主要内容
第14页
1.4 本文结构安排
第14-16页
第二章 数学理论基础及相关技术
第16-29页
2.1 统计学习理论
第16-18页
2.1.1 VC维
第16-17页
2.1.2 推广性的界理论
第17页
2.1.3 结构风险最小化原则
第17-18页
2.2 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
第18-24页
2.2.1 SVM简介
第18-19页
2.2.2 数据线性可分
第19-22页
2.2.3 数据非线性可分
第22-24页
2.3 Hadoop
第24-28页
2.3.1 Hadoop简介
第24-25页
2.3.2 HDFS简介
第25-26页
2.3.3 MapReduce简介
第26-28页
2.4 本章小结
第28-29页
第三章 不平衡数据分析与处理
第29-48页
3.1 不平衡数据简介
第29页
3.2 传统算法的不足
第29-30页
3.3 目前解决办法
第30-34页
3.3.1 基于数据层面
第30-32页
3.3.2 基于算法层面
第32-34页
3.4 性能评价指标
第34-35页
3.5 本文解决办法
第35-47页
3.5.1 代价敏感支持向量机C-SVM
第35-38页
3.5.2 实验验证和分析
第38-40页
3.5.3 基于差分进化的代价敏感支持向量机C-SVM
第40-44页
3.5.4 实验验证和分析
第44-47页
3.6 本章小结
第47-48页
第四章 基于Hadoop平台处理不平衡数据
第48-60页
4.1 差分进化算法并行性分析
第48-50页
4.2 基于MapReduce框架的算法并行化
第50-52页
4.3 Hadoop平台搭建
第52-57页
4.4 实验分析
第57-59页
4.5 本章小结
第59-60页
第五章 基于Hadoop平台搭建预测客户流失模型
第60-69页
5.1 商业理解
第60-61页
5.2 数据理解
第61-62页
5.3 数据准备
第62-65页
5.3.1 数据集成
第62-63页
5.3.2 数据清洗
第63页
5.3.3 数据规约
第63-64页
5.3.4 数据转化
第64-65页
5.4 构建模型
第65-66页
5.5 模型评估
第66-67页
5.6 方案实施
第67-69页
第六章 总结与展望
第69-71页
6.1 全文总结
第69-70页
6.2 研究展望
第70-71页
参考文献
第71-76页
致谢
第76-77页
读研期间发表的论文
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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