分类技术及其在客户关系管理中的应用

分类技术及其在客户关系管理中的应用

ID:32981198

大小:2.51 MB

页数:55页

时间:2019-02-18

分类技术及其在客户关系管理中的应用_第1页
分类技术及其在客户关系管理中的应用_第2页
分类技术及其在客户关系管理中的应用_第3页
分类技术及其在客户关系管理中的应用_第4页
分类技术及其在客户关系管理中的应用_第5页
资源描述:

《分类技术及其在客户关系管理中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、浙江大学硕士学位论文分类技术及其在客户关系管理中的应用姓名:王荣申请学位级别:硕士专业:计算机应用指导教师:陈纯;林怀忠20060301拼江走学砺士学位论文摘要随鬻信息袋鬃技术期大容懋、低成本襻储设签麴广泛成愿,人们积壤躲数据璺现爆肄襁豹潜长,髓“数据瀑炸褪知锻贫乏”闯题的醋渐突国,带来了对强有力的数据分析工具的需求,丽数据挖掘的出现为这一需要提供了肖力的技术支持。数据挖掘(DataMining),瞧霹以称为数糕痒中静翘设发现,就是扶海爨数据中提取狳含槿冀中的、针对莱整厢户的信息嗣商级处理邋程。数擐分类是数据携掘躺主要任务之一。所谡分类,就缝从谶练数据串发现羼类数据

2、黠象熬麸同属性,建立类躺判弱搂黧,耀戳对新静数据掰耩类静谈澍;然瓣,臻予分类蠡誊数据往往可麓龟岔有数戳酉讨‘翁簇溉,其中太部分属性与挖掘任务可缒趋不褶关或是弱耀关的,麟戴,璃瞧选择骢好辐瓣予分类的缝果蠢凑根大的髟响。属性选择(Attributeselection)就是“,个从服糍斡属性集会申逡择一个(榴靖某释评价准剐)鬣优属往予黛熬过程。本文提出了⋯个基于信息增益和母方检验的属性选择算法。该方法呶炳部分疆溅,整是透过德惠增益的诗簿,黠原鸯煞属蠖遴行颈处毽,瞽下鄂些僚患增益商(信息萤大)的属性;然后利用卡方值的计算,选择那些卡方德大(与目标状态麓异大)的属性,傍为最藤

3、进行摭撼的勰性集。在糍争磊蕴激懋的移动透信行妊,如懵降低避薷戒本、提供麓弊讫驻务、提高客户翁枣诚澄鞠满意缱整得尤为霾簧。在这种惰况下,运黉商粼希望自g通过运用骞户关系管理(c勰),达到鬣落蠢馀德客户,挖壤爨褒寥户,糕褥客户惠诚,弗最终获季馨客户长期价攥熬罨驰。在本文的域嚣,介绍了一下激江移动嬲一个客户关系赣璎系统一离鄹预铡模型的建立过程,羚把本文提出的获的属性选择算法应用在这个模型中,取褥了不错煞效蓉。经实羧涯弱,魏舞法猩兼颟执行效率拘褥靖,也敬褥了稳当不错翡预测准确率。关键诩:数话挖瓣,属性选释,客户关系管理,移动通信浙江丈学硕士学位论文AbstractTheel

4、ectronicdatagatheringdeviceshavebeenwitdlyusedandthedatastoragewithlargevolumeshavebecomeeasierandcheaper,whichleadtoadataexplosion.However,infact,wearedrowningindatabutstarvingforknowledge,whichpulisthedemandsofpowerfuldataanalysistoolS+Theemergenceofdataminingprovidesstrongtechnicals

5、upportfortheurgentneed.DataMining+alsoknownasKDD(KnowledgeDiscoveryinDatabase),isanadvancedprocess}inwhichwecanpickuphiddeninformationtocertainusersfromlargevolumesofdata+ClassificationiS8maintaskofthedatamining.ClassificationiSaprocessoffindingthecommonfeaturesinthesametypeofdataobjec

6、tfromtrainingdataset:s,buildingmodel,inordertoensurewhichclassthedatabelongsto。However,thedatausedforclassificationcontainshundredsofattributes,mostofwhichareirrelevantorweaklyrelevanttotheclassification,SOfeatureselectionplaysallimportantroleinciaSSification.AttributesolactiOiliSaproc

7、essofSelectionabestsubset(accordingtoSomecriteria)fromtiledataset。Thispaperproposesanewfutureselectionalgorithmbasedoninformationgainandchi—squaretest,Thisatgorithmiscomposedoftwoparts.First}weselectfuturesbyinformationgain,Wegettheattributewithhighervalueintonextstep.Second.wegenera

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。