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文檔簡介
1、CRM和數據挖掘是目前計算機技術領域兩個非常熱門的話題。CRM是企業(yè)信息化的重要內容,它在電子商務中所起到的日益重要的作用,使其受到企業(yè)越來越多的重視。數據挖掘是知識發(fā)現中的一個有力工具,隨著人們對其理論日益廣泛、深入的研究,其研究成果在實際問題中的系統(tǒng)應用必將越來越廣泛、具體和深入。數據挖掘技術為我們從大量數據中找到有用的“知識”提供了強有力的技術支持和手段,利用數據挖掘技術,設計和開發(fā)具有分析功能的CRM系統(tǒng),已經成為業(yè)界
2、的共識。 論文對CRM和數據挖掘的有關基本理論進行了綜合的分析和闡述,在對現有理論進行深入的理解和分析的基礎上,指出了部分現有理論和算法中存在的不足并做了補充與改進。論文的主要工作體現在: ◇ 針對關聯(lián)規(guī)則挖掘中只用支持度和置信度作為度量指標,來判斷所得規(guī)則是否為強關聯(lián)規(guī)則,對于Web數據來說缺乏時效性這一問題,首次提出了增加“時效性”作為關聯(lián)規(guī)則用于Web數據挖掘時,衡量規(guī)則是否為強關聯(lián)規(guī)則的度量指標,使得
3、規(guī)則的時效性得到了體現和加強; ◇ 針對k-means算法預先對最終聚類類別數目進行確定這一不足,對k-means算法進行了改進,論文提出了改進的k-means算法,稱之為X-means算法,并設計、實現了X-means算法。該算法克服了k-means算法事先確定最終聚類數目的限制,使得聚類的最終數目根據實際情況,按照算法進行聚類。 ◇ 根據CRM系統(tǒng)功能的實際應用需要,設計并實現了一種Email數據挖掘的相
4、關模型與算法。 ◇ 設計并開發(fā)、實現了一個實用的數據合并工具。 這些成果均在實際應用中發(fā)揮了作用。此外,本文還利用對數據挖掘理論研究的實際成果,實現了包括發(fā)現重要客戶、發(fā)現潛在客戶、預測即將流失的客戶和為客戶提供個性化服務等CRM系統(tǒng)的幾個重要的功能。 最后,本文在總結與展望中提出了開發(fā)Web內容挖掘應用于CRM系統(tǒng),將數據挖掘技術與CRM有機結合,進一步完善其功能的研究方向。關鍵字:CRM、數據挖掘、
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