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基于聚类技术的客户分类系统研究与实现

客户分类是指根据一个或若干个客户属性划分客户集合的过程。目前客户分类方法存在着没有充分利用客户相关数据的不足,本文主要研究基于聚类技术的,结合客户静态属性数据和动态属性数据的客户分类模型,以及基于该模型的原型系统的设计与实现。聚类分析技术是将数据区分为自然的群体,并给出每个群体特征描述的一种数据挖掘方法,是数据挖掘和知识发现的一种基本方法。本文定义了一种基于语义距离的对象相似度判定函数,进而提出了一种面向领域的改进概念聚类算法DMCA(Domain based Modified Clustering Algorithm),该算法能够自动确定聚类数目,且可以用于范畴属性和数值属性混合描述对象的情况。基于DMCA算法,本文进而提出了一种混合属性的客户分类模型MACSM(Mixture Attributes Customer Segmentation Model),该模型结合客户静态属性和动态属性数据,可以更加全面地分析客户特征,提高  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
西安理工大学

基于时空特性的数据挖掘隐私保护方法研究

近年来,随着信息产业广泛而深入的发展,面向不同应用领域的数据激增。人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,由此带来了对强有力数据分析工具的需求,数据挖掘技术正是在此需求上产生的。现在,数据挖掘及知识发现技术已经取得了进步,使用这些技术使我们可以从海量的信息中提取出隐藏的、有用的数据或知识,但是这同时也增加了当资料公开给外界时所存在的风险,对隐私和信息安全构成威胁。数据挖掘隐私保护技术就是研究解决此类问题的方法,其目标在于建立某种关联,跨越数据挖掘和数据机密性之间的鸿沟。在数据挖掘隐私保护的研究中,隐私数据的时间特性以及空间特性是历来研究中所常常被忽视的。众所周知,时间性和空间性是现实世界数据库本身固有的因素,更是构成隐私数据的两大基本属性,把它们作为约束条件,就可以研究更为真实的现实情况。本文针对这两个特性开展了数据挖掘隐私保护方法的研究。论文首先介绍了数据挖掘、隐私保护的基本概念,并从数据分布方式、数据修改方式、数据挖掘...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

《浙江现代教育技术》2004年03期
浙江现代教育技术

数据挖掘在教育信息化中的应用空间分析

随着信息社会的来临,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了信息的消化、信息的辨识、信息的安全、信息形式的一致性等问题。人们开始考虑:如何才能不被信息淹没,而且从中及时发现有用的知识,提高信息利用...  (本文共3页) 阅读全文>>

《福建信息技术教育》2005年01期
福建信息技术教育

数据挖掘技术简介

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,文章介绍了数据挖掘的...  (本文共3页) 阅读全文>>

《现代信息科技》2019年21期
现代信息科技

浅析大数据挖掘中抽样估计法的应用

信息技术的发展使我们进入了大数据时代,海量、异构的大数据挖掘给我们提出了新的挑战。但是,发展大数据并不应该以"更大、...  (本文共3页) 阅读全文>>

《科技视界》2019年34期
科技视界

基于大数据挖掘的广播电视客户价值分析

以客户价值理论为基础,建立了基于LRFMC模型的广播电视用户价值评估模型,利用python网络爬虫获取用...  (本文共2页) 阅读全文>>