- 分析型CRM在电信行业的研究与应用
- CRM理论和实践在近十年来得到了飞速的发展,特别是从90年代末至今,随着信息技术和计算机技术的发展,CRM在实践上得到了突破性的发展.作为一种经营思想,CRM既可以帮助电信运营企业准确发现价值客户的需求,及时推出有针对性的业务,通过高满意度的服务来维持住客户.从目前的实际情况来看,各电信运营商也确实都在努力着手准备和开始实施CRM.作为通信企业,实施CRM既有一定的迫切性,也具备了实施CRM的优越....
- 作者：王海燕专业：工商管理分类号：F626;TP311.13导师：刘鲁;周志忠单位：北京航空航天大学
- 在线挖掘关联规则算法的研究及应用
- 该文首先分析讨论了数据挖掘的概念、关联规则的定义以及挖掘关联规则的算法.接着从数据挖掘的实用性角度出发,对在线挖掘关联规则算法Carma提出了几点改进:减弱了PhaseI中数据项集被插入数据项频集的集合的条件;对maxMissed的计算进行了简化;加快了PhaseII中删除非数据项频集的速度.实验表明,改进后的算法速度比原算法有较大提高.基于改进算法实现的数据挖掘系统EDMS在商业企业得到了实际应用.
- 作者：李琦专业：计算机软件与理论分类号：TP31导师：宋国新单位：华东理工大学
- 构建基于数据挖掘的客户关系管理系统
- 客户关系管理系统是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,它可以通过提供优质服务吸引和保持更多的客户;并通过对业务流程的全面管理降低企业的成本.数据是做好客户关系管理的基础,企业中拥有的关于客户的大量数据背后隐藏着许多重要的信息,但由于人们目前所使用工具的局限性而无法将其快速有效地挖掘出来.数据挖掘能够创建预测客户行为的模型,帮助用户从大量的数据中抽取有用的商业信息,从而很好地支持人们的决策....
- 作者：颜焱专业：计算机科学与技术分类号：TP311.13;F270.7导师：陈跃新单位：国防科学技术大学
- 空间数据挖掘技术在林业中的应用
- 该文在概述和总结有关空间数据挖掘理论与方法的基础上,针对包含基础地理要素和林业专题要素的地图分层数据集,在GIS开发平台上设计和开发一个空间数据挖掘原型系统,侧重于空间特征规则、空间关联规则和空间分类规则的实现,并用实验数据进行系统性能的验证,试图将产生的空间知识规则应用到有关林业决策和分析中,显示了所得知识的有效性和应用价值.第一部分回顾了DMKD和SDMKD的产生、发展现状和趋势;第二部分比较....
- 作者：孙建国专业：自然地理学分类号：P208;S771.8导师：赵军单位：西北师范大学
- 面向银行CRM的数据挖掘系统研究与应用
- 客户关系管理(CRM)是基于先进信息技术平台和支持体系上的业务处理和决策分析系统.数据挖掘技术是CRM系统的核心,是CRM中实现客户数据分析的技术基础.该文针对商业银行实施CRM过程中的具体需求,在深入地分析了银行CRM特点的基础上,重点研究了数据挖掘技术在银行CRM应用中所要解决的关键问题.首先研究了数据挖掘模型的表示,详细介绍了由DMG提出的基于XML的预言模型标记语言PMML的特点、表示方法....
- 作者：余永平专业：计算机应用技术分类号：F832.33;TP311.13导师：朱卫东单位：北京交通大学
- 数据聚类及其应用研究
- 聚类是指根据事物的特征对其进行聚类,即所谓的"物以类聚",是最重要的数据挖掘技术之一.除传统的聚类方法外,近年来模型聚类、神经网络聚类方法也有了长足发展.聚类在众多领域有着广泛的应用.该文研究了多种聚类算法,并将改进后的算法应用于CRM.一方面深入探讨和研究聚类的本质及其相关的一些问题;另一方面着眼于拓展聚类的应用领域,促进聚类理论的完善与成熟.该文的研究工作主要包括以下几个方面:(1)聚类有效性....
- 作者：郑岩专业：计算机应用技术分类号：TP311.13导师：周春光单位：吉林大学
- 分类、聚类算法的研究与实现
- 该文对数据挖掘中的分类和聚类方面的技术进行了初步的探讨和研究,对部分算法进行了实现和改进.其中,分类采用的核心方法是二叉的决策树归纳,一个重要的设计原则是对较大的数据量实现快速有效地分类.聚类选择了CLTree方法,它基于修改的决策树归纳,能够对规模较大、高维较高的数值型数据实现快速聚类,并自动发现聚类所在的子空间.该文对CLTree方法进行了扩展,给出了处理枚举型属性的有效办法,使它能够很好地对....
- 作者：王爱华专业：计算机应用技术分类号：TP311.13导师：周春光单位：吉林大学
- 数据挖掘技术研究及应用
- 随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息.该文研究的目的是在数据仓库模型的基础上,进一步研究数据开采技术,运用数据挖掘技术发现数据中存在的关系和规则,预测未来的发展趋势,并以研究生录取工作为背景,使用以决策树为数据模型的BusinessObjects和BusinessMine模块作为开发工具 ,对数据进行挖掘,发现平时隐藏在大量数据下的关联,充分阐述....
- 作者：石向月专业：计算机应用技术分类号：TP392导师：贺贵明单位：武汉水利电力大学
- 数据挖掘系统的应用研究
- 聚类发现是数据挖掘的一类重要技术.它是一种在无导师的情况下,根据样品间的相似程度自动地进行分类的方法.聚类作为统计数学的分支已经被长期广泛的研究.在数据挖掘领域,有关聚类的研究主要集中于空间数据库、多媒体数据库和图象等.这些研究的共同特点是,聚类的处理对象是由数值属性构成的数据集.但是在商业应用中,特别是在商业服务机构的数据仓库中,大部分数据是非数值数据.对非数值数据,特别是对范围数据进行聚类比对....
- 作者：蒋方纯专业：计算机技术分类号：TP311.13导师：蔡庆生单位：中国科学技术大学
- 一种基于网格和密度的聚类算法在KDD中的应用
- 数据挖掘(Data Mining),是当今国际上人工智能和数据库研究方面最富活力的新领域,是一个从海量数据库中析取潜在的、有用的、先前未知的可被人们所理解的知识过程.通过数据挖掘,可以提高人们对大量数据的整体认识.聚类就是将数据对象分成多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,它是数据挖掘的一个重要课题.目前对这个问题的研究主要集中在提高算法的挖掘质量上.该文讨论数据挖掘中聚类的相关概念....
- 作者：王海专业：计算机应用技术分类号：TP301.6导师：王忠民单位：北京科技大学
- 预测控制的线性方法、非线性方法和神经网络方
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