客户关系管理中的关联规则研究与应用

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1、北京邮lU人学硕士学位论文客户关系管理中的关联规则研究IJ应用独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:冶:迅同期:理查:i:坐关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学

2、位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人签名:强i叠R期:!塑±:i:兰丝导师签名:名,宣缸一.日期:。击翻t“4a北京邮电大学硕士学位论文客户关系管理中的关联规则{iJ

3、=究q应用客户关系管理中的关联规则技术研究和应用摘要信息技术的迅速发展需要强有力的信息提取

4、技术和工具来支持。数据挖掘技术应运而生,它极具发展前景。关联规则挖掘是数据挖掘领域一个最活跃、最重要的模式发现方法。本文以客户关系管理为应用背景进行了关联规则挖掘相关技术的研究。主要工作及创新点有:1.分析数据挖掘技术与客户关系管理的关系,论述了在客户关系管理中研究加权关联规则技术和序列模式挖掘的必要性;2.针对加权关联规则算法中权值设置这个难点,提出在客户关系管理领域中应用基于聚类的权值设置方法;3.引进xelopes挖掘库,按照cwM标准设计了基于客户细分的加权关联规则序列模式挖掘扩展模型;4.在分析目前常用的关联规则挖掘算法评估方法的基础上,提出了能够同时从性能上和从关联规则质量两个

5、方面进行评估的算法评估模型;5.课题在基于xelopes的扩展模型上,对加权关联规则序列模式挖掘进行仿真试验,与经典的关联规则算法进行比较,分析了两者在性能上和规则的质量上的差异性,得出了加权序列模式挖掘获取规则质量更高的结论;最后,总结全文,并且指出了进一步的研究方向ji!室塑鱼查兰堡主兰丝堡苎查芝差墨笪些!堕茎壁塑型竺篓!i些旦关键词:数据挖掘,关联规则,聚类,加权,客户关系管理3北京邮电人学硕卜学位论文客户关系管理中的关联=《!I!则研究与应用RESEARCHOFASSOCIATIONRULESBASEDoNCHARACTERWEIGHlNESSABSTRACTTher印idaccu

6、mulationoftheinfomationintheworlddemandsfordevelopmentofpower如linfomationeXtractingtoolsandtechniques.Dataminingisapromisingresearchfield,whileassociationmleteclllliqueisthemostactiVe锄dthemostimponantresearchdirectioninDataMiningtechniqueThemajorworkandinnoVationsinthisp印erareasfollowsFirstly,This

7、p印eranalyzestherelationshipbetweenDataMiningandCustomerRelationshipMallagement(CRM),anddiscussesthenecessaryofapplyingassociationmletechniqueinCRM;Secondly,weproposeaeValuatemodelforalgorithm,whichimegrateminingperfomlaIlceandrulesqualityofassociationmlesintoaunmed丘anlework;Thirdlyaccordingtothedi

8、mcult),ofsettingwei曲tinminingassociationmlesbasedonweight,weproposesettingwei曲tbyclusteringincRMsystem;Fourthly,ThispaperintroducesCWMstandardandbuildsanexperimentplatformbasedonXelopes.ARenvardsweexperimentwithr

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