空间数据挖掘技术

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已成为人们研究的热点之一。虽然现在还没有一个空间数据挖掘的实用系统,但展望前景空间数据挖掘可广泛用于遥感图象处理、地理信息系统、计算机地图制作等领域。 本文基于知识种类的划分,展现了一些具有代表性的新的空间数据挖掘技术。     

数据挖掘在搜索引擎中的应用

随着互联网的迅猛发展,搜索引擎成为大家使用网络最好的工具。本文概述了搜索引擎的工作原理和相关概念,接着介绍数据挖掘概念。网络数据挖掘和搜索引擎两种技术的相互补充,将网络数据挖掘技术应用到搜索引擎领域,从而提高搜索引擎性能。     

数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一,也是计算机行业中发展最快的领域之一,它使数据库技术进入了一个更高级的阶段,并迅速扩大成为一个独立的领域。在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。     

物流企业的管理重在客户关系管理

CRM(客户关系管理)是英文Customer Relationship Management的缩写，是正在兴起的一种旨在健全和改善企业与客户之间关系的新型管理系统。它是企业利用信息技术，通过有意义的交流来了解并影响客户行为，以提高客户招揽率、客户保持率、客户忠诚度和客户率。     

基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究

ID3算法是一种比较高效的数据挖掘算法,通过这一算法在卷烟产品零售客户分类上的运用,快速的将零售客户归入不同的类别,实现了依据客户重要性和产品依存度提供针对性的服务,以此来制定更加合理的卷烟产品营销策略,从而优化资源配置,提高销售额。     

基于数据挖掘的Web资源质量综合评测关键技术的研究

商务智能（Business Intelligence,简称BI）是Gartner Group在20世纪90年代末首次提出的。商务智能是由数据仓库、数据分析、数据挖掘、数据管理等技术组成,是以帮助洞悉市场格局、制定商务决策为目的的技术和应用。近年来,中国的BI技术和应用发展迅猛,已开始在金融、电信、制造等国家重点领域大力实施。例如：中国银行深圳分行建设了信用卡业务BI分析系统。该系统在管理信用卡客户群,分析客户行为模式,降低信用卡借贷风险,     

Apriori算法在汽车销售客户分析中的应用

文章以4S店客户信息数据库作为研究对象,利用数据挖掘中关联规则挖掘算法Apriori,挖掘出已成交的客户特征和规则,对分类结果进行分析,并在某品牌4S店销售汽车过程中借鉴这些规则,有针对性的地进行引导销售,从而提高了销售成功率。     

对Apriori算法的一个改进

随着Internet的蓬勃发展,商业Web网站面临越来越激烈的竞争.面对大量的电子商务信息,用数据挖掘技术找出用户感兴趣的信息加以组织利用,加强客户关系的管理,提高客户满意度,从而改进Web站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题.数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在的有用信息.主要包括的方法有:分类、回归分析、聚类、关联分析等.关联规则的提取主要针对大型事务数据库.由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的.     

对Apriori算法的一个改进

随着Internet的蓬勃发展,商业W eb网站面临越来越激烈的竞争.面对大量的电子商务信息,用数据挖掘技术找出用户感兴趣的信息加以组织利用,加强客户关系的管理,提高客户满意度,从而改进W eb站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题.数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在的有用信息.主要包括的方法有:分类、回归分析、聚类、关联分析等.关联规则的提取主要针对大型事务数据库.由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的.1 Apriori算…     

基于粗糙集的知识动态更新中若干关键问题研究

数据挖掘是当前信息科学领域中的热点研究方向。目前已经在市场分析金融投资、医疗卫生、环境保护、产品制造和科学研究等许多领域获得了广泛的成功应用，取得了十分可观的社会效益和经济效益。数据挖掘中的一个核心问题是知识更新。数据的动态变化是大多数数据库的一个主要特点，从数据库挖掘出来的规则只能代表数据库的当前或以前状态，     

构建有效的客户知识管理系统

客户关系管理是关系营销全面实施的核心环节和驱动力量,其实施离不开知识管理的支持,搞好客户关系管理中的知识分类,建立客户知识的挖掘系统和客户知识管理体系,以此支持客户关系管理系统在企业的实际应用才能扩大客户核心知识的利用率,并提高客户对企业的满意度、忠诚度。     

基于XML的异步通信改进CRM系统

客户关系管理(CRM)系统近年来得到普遍关注,然而实施CRM的技术还不是很成熟.提出了1种基于AJAX框架和XML的CRM系统,通过很好地控制浏览器与服务器发送和接收信息的状态,达到异步传输数据,提高了响应速度,从而更好地解决了CRM中的"绿屏"、复杂的数据验证、更新提示、以及自动更新等问题.     

基于PCA／DEA复合模型的客户忠诚度评价

在分析和构建一套合理的企业客户忠诚度评价指标体系的基础上,提出了一种基于PCA/DEA的企业客户忠诚度复合评价模型。实证结果表明,PCA/DEA复合评价模型不仅能够对企业客户忠诚度进行合理有效的评价,而且可以找到提高企业客户忠诚度的敏感因素,从而帮助企业改进客户关系管理策略。     

浅析道路运输企业顾客关系管理实施策略

简要阐述了顾客关系管理的内涵,以此为基础分析了道路运输企业实施顾客关系管理的必要性,并提出了相应的实施策略。     

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针对地铁乘客服务工作的业务特点，在现代呼叫中心主流发展趋势的一体化呼叫中心平台上，开发了乘客服务热线系统，实现了乘客服务、业务管理的计算机化和网络化．介绍了一体化呼叫中心平台的功能、特点，分析了系统的功能需求，给出了系统的总体设计方案．乘客服务热线系统以IVR流程的定制和CRM软件的开发为核心，采用多种关键技术，保证系统的先进性和可靠性．该系统已经在南京地铁开通运行，经测试系统操作简便，运行稳定、可靠．     

基于KFAV的中国铁路货运客户细分方法研究

中国铁路货物运输由于诸多因素的影响,在客户和货源数量上受到了冲击,需要在客户关系管理及营销等方面不断完善,其中客户细分是精确营销的重要手段.本文提出了基于RFM模型的,新的客户分类KFAV模型,并对货运客户价值进行了计算.之后引入了局部密度值ρ和斥类值δ,对传统K均值(K-means)聚类方法在初始聚类中心选取方面进行了优化.通过搭建hadoop集群环境,采用spark计算框架,对选取的大量货票数据进行仿真.仿真结果显示,基于KFAV模型的铁路货运客户细分方法更加具有针对性,并且改进的K均值聚类方法提升了算法的效率,同时基于大数据分析的spark+hadoop平台极大地降低了客户细分的运行时间.     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节．本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测．为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法．首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分另lj从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的．在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的．     

对CRM项目投资回报率的探讨

当企业越来越趋于理性时,CRM项目的投资回报率（ROI）就成为不得不考对ROI的量化分析可以适当简化,只需考虑CRM项目的总成本、总收益及项目的时间跨度等三个主要因素.在此基础上进行项目实施前的ROI与预期实施后的ROI比较,就可以确保项目的真正成功.     

CRM中Apriori 算法的应用研究

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用.本文从关联规则的概念、算法着手,介绍关联规则的概念与关联规则的几种方法;然后对Apriori算法的基本原则、方法的步骤,以及在CRM中应用的流程进行了论述;最后结合例子对Apriori算法的应用进行了探讨,介绍了具体的应用方法以及应用范围.     

基于灰色系统理论的橡胶粉改性沥青制备工艺研究

运用灰色系统理论,以橡胶粉改性沥青的针入度、软化点和延度等指标为系统目标,分析了在改性沥青制备过程中,影响橡胶粉改性沥青性能的各主要因素间的主次关系,为橡胶粉改性沥青的制备工艺的优化提供依据。