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烘焙行业消费数据挖掘及其应用研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 引言第10-18页
   ·研究背景第10-11页
   ·研究目的第11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·国外研究现状第11-14页
     ·国内研究现状第14-15页
   ·研究内容与论文结构第15-17页
     ·研究内容第15-16页
     ·论文结构第16-17页
   ·论文创新点第17-18页
第二章 数据挖掘理论与方法第18-28页
   ·数据挖掘的定义第18-19页
     ·数据挖掘的技术定义第18页
     ·数据挖掘的价值定义第18-19页
     ·数据挖掘与传统数据分析方法的区别第19页
   ·数据挖掘的常用方法第19-21页
     ·关联规则第20页
     ·决策树第20-21页
     ·遗传算法第21页
     ·聚类分析第21页
   ·数据挖掘的过程第21-24页
     ·问题理解第22-23页
     ·数据准备第23页
     ·挖掘算法选择第23-24页
     ·建立模型及评估第24页
     ·挖掘结果解释第24页
   ·数据挖掘的分类及应用领域第24-27页
     ·数据挖掘的分类第24-25页
     ·数据挖掘的应用领域第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 聚类算法的改进及其在烘焙行业客户细分中的应用第28-44页
   ·聚类分析概述第28-30页
     ·聚类分析的概念第28页
     ·聚类分析的分类第28-29页
     ·k-means 算法第29-30页
   ·聚类分析算法的改进第30-39页
     ·GA 算法基本原理第31页
     ·初始中心的优化第31-32页
     ·消除噪声和孤立点数据第32页
     ·基于适值函数的 K 值选择第32-33页
     ·GK-means 算法第33-37页
     ·算法性能分析第37-39页
   ·改进的 K-means 算法在烘焙行业客户细分中的应用第39-43页
     ·数据选取第39-40页
     ·客户细分结果第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 关联规则算法的改进及其在烘焙行业产品交叉销售中的应用第44-56页
   ·产品交叉销售概述第44-45页
     ·交叉销售的基本概念第44页
     ·交叉销售的意义第44-45页
   ·关联规则概述第45-46页
     ·关联规则的相关概念第45-46页
     ·挖掘规则的基本步骤第46页
   ·关联规则算法的改进第46-51页
     ·Apriori 算法第46-47页
     ·算法改进第47-49页
     ·算法性能分析第49-51页
   ·改进的 Apriori 算法在烘焙行业产品交叉销售中的应用第51-54页
     ·数据处理第51-53页
     ·产品交叉销售挖掘结果第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
   ·总结第56页
   ·展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读学位期间的主要成果第62-63页
致谢第63页

 
论文编号BS2272576,这篇论文共63
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