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第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 课题来源
1.3 研究现状和课题意义
1.4 本人主要工作
1.5 论文组织结构
1.6 本章小结
第2章 电信移动增值业务
2.1 移动增值业务概述
2.2 移动增值业务一些认识
2.3 综合业务管理平台ISMP
2.3.1 ISMP概述
2.3.2 ISMP功能介绍
2.4 本章小结
第3章 数据挖掘相关概述
3.1 数据挖掘定义
3.2 主要功能和方法
3.2.1 数据挖掘的主要功能
3.2.2 数据挖掘的主要方法
3.3 数据预处理
3.3.1 描述数据特征
3.3.2 数据清理
3.3.3 数据集成
3.3.4 数据变换
3.3.5 数据规约
3.4 关联规则理论概述
3.4.1 关联规则概念
3.4.2 Apriori算法思想和核心算法
3.4.3 相关改进
3.5 本章小结
第4章 多维事物间关联规则的挖掘
4.1 数据仓库和多维数据模型
4.1.1 数据仓库简述
4.1.2 多维数据模型
4.2 多维关联规则
4.2.1 数据立方体的计算及其算法
4.2.2 BUC算法
4.2.3 本文提出的改进BUCT算法
4.2.4 算法的实验结果
4.3 数据挖掘实际应用的过程
4.3.1 数据挖掘过程
4.3.2 数据挖掘在移动增值业务中的应用
4.4 本章小结
第5章 算法的应用和模型建立、评估
5.1 算法的应用环境
5.2 模型建立的准备
5.2.1 商业理解
5.3 数据理解
5.3.1 数据理解目标
5.3.2 数据选择及相关数据表
5.3.3 模型建立前的假设
5.4 数据准备
5.4.1 数据准备目标
5.4.2 数据准备过程和小结
5.5 建立模型和评估标准
5.5.1 本阶段的目标
5.5.2 评价标准
5.5.3 思路和方法
5.5.4 建模过程
5.5.5 模型的评估
5.6 结果部署
5.7 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果