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基于机器学习的客户智能识别技术研究

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基于机器学习的客户智能识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 机器学习技术研究现状第11-12页
        1.2.2 客户识别研究现状第12-13页
    1.3 研究目的及内容第13-14页
    1.4 本文组织安排第14-16页
第二章 相关理论与技术第16-23页
    2.1 数据挖掘理论第16-19页
        2.1.1 数据挖掘特征第17页
        2.1.2 数据挖掘主要对象第17-18页
        2.1.3 数据挖掘处理过程第18-19页
    2.2 词向量化技术第19-21页
    2.3 文本分类技术第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于多文本表示模型的客户智能识别算法第23-45页
    3.1 算法原理及处理流程第23-25页
    3.2 基于加权改进GloVe模型的文本表示方法第25-30页
        3.2.1 GloVe模型的研究第25-29页
        3.2.2 GloVe模型的改进设计第29-30页
    3.3 基于BERT模型的文本表示方法第30-36页
        3.3.1 BERT模型的研究第30-34页
        3.3.2 BERT模型的文本表示第34-36页
    3.4 基于语境融合的文本表示算法第36页
    3.5 基于Ave BG-RF模型的客户识别第36-42页
        3.5.1 随机森林模型第36-41页
        3.5.2 Ave BG-RF模型的设计第41-42页
    3.6 主要参数与评价指标第42-44页
    3.7 本章小结第44-45页
第四章 性能对比实验与评估第45-58页
    4.1 实验环境与数据第45-47页
    4.2 参数设置与测试方法第47-48页
    4.3 性能对比实验及分析第48-57页
        4.3.1 基于Ave GloVe模型的文本表示对比实验第49-51页
        4.3.2 基于BERT模型的文本表示对比实验第51-52页
        4.3.3 基于Ave BG模型的文本表示对比实验第52-53页
        4.3.4 实验对比分析第53-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 客户识别系统的设计与实现第58-74页
    5.1 客户识别系统需求分析第58-61页
        5.1.1 整体需求第58-59页
        5.1.2 数据采集需求第59页
        5.1.3 数据处理需求第59-60页
        5.1.4 模型需求第60页
        5.1.5 数据存储需求第60-61页
    5.2 客户识别系统总体架构设计第61-63页
        5.2.1 系统开发方法第61-62页
        5.2.2 系统总体架构设计第62-63页
    5.3 客户识别系统模块设计与实现第63-71页
        5.3.1 数据采集模块第64-66页
        5.3.2 数据处理模块第66-68页
        5.3.3 模型模块第68-70页
        5.3.4 数据存储模块第70-71页
    5.4 客户识别系统测试第71-73页
        5.4.1 实现环境与工具第71页
        5.4.2 系统测试及分析第71-73页
    5.5 本章小节第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
    6.1 全文总结第74页
    6.2 后续工作展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页

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