基于集成学习的数据库营销研究

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基于集成学习的数据库营销研究

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基于集成学习的数据库营销研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-12页
1.1 课题的研究背景和意义	第8-10页
1.2 研究内容和创新点	第10页
1.2.1 研究内容	第10页
1.2.2 主要创新点	第10页
1.3 论文的组织结构	第10-12页
2 国内外研究现状	第12-21页
2.1 基于数据层面的研究现状	第13-14页
2.2 基于算法层面的研究现状	第14-16页
2.3 基于评价方法层面的研究现状	第16-19页
2.3.1 F-measure评价法	第17-18页
2.3.2 ROC曲线	第18-19页
2.4 本章小结	第19-21页
3 数据库营销优势及存在问题	第21-27页
3.1 数据库营销概述	第21-22页
3.2 数据库营销的优势	第22-23页
3.3 数据库营销存在的问题	第23-24页
3.4 数据类别不均衡的分类预测问题	第24-27页
3.4.1 类别不均衡数据问题概述	第24-25页
3.4.2 类别不均衡数据分类困难原因分析	第25-27页
4 基于集成学习的数据库营销模型	第27-40页
4.1 模型所使用的基本算法概述	第27-34页
4.1.1 K-means聚类	第27-29页
4.1.2 BP神经网络算法	第29-32页
4.1.3 集成学习方法	第32-34页
4.2 模型框架	第34-35页
4.3 数据预处理	第35-36页
4.4 有监督聚类	第36-38页
4.5 集成学习模型	第38-39页
4.6 本章小结	第39-40页
5 实证研究和结果分析	第40-49页
5.1 数据简介	第40-41页
5.2 用于比较的方法	第41-45页
5.2.1 SMOTE算法	第41-42页
5.2.2 FN欠采样算法	第42-43页
5.2.3 GA / ANN算法	第43-45页
5.3 评价准则	第45-46页
5.3.1 命中率	第45页
5.3.2 升力曲线	第45-46页
5.4 实证结果	第46-47页
5.5 本章小结	第47-49页
6 结论与展望	第49-51页
6.1 研究结论	第49-50页
6.2 工作展望	第50-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-57页
附录作者在攻读硕士学位期间发表论文的目录	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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