發(fā)布時間：2017-06-22 13:01

  本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來信息產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,使得人們的生活節(jié)拍越來越快,我們可以隨時隨地獲取我們所需要的信息,在很多領(lǐng)域,數(shù)據(jù)都在以不同形式急速地增長,通過對數(shù)據(jù)庫的檢索或查詢而得出的數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足我們所需要的結(jié)果。如何根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息,挖掘出其背后潛在的聯(lián)系,為決策者做出關(guān)鍵決策提供依據(jù),從而使企業(yè)獲得更大的利益,是數(shù)據(jù)挖掘的重要目標(biāo)和現(xiàn)實(shí)意義。 分類是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一,分類的方法有很多種,其中決策樹分類算法是數(shù)據(jù)分類和預(yù)測的常用工具。C4.5是最常用的決策樹分類方法。該算法具有計算復(fù)雜度低,分類精度高等特點(diǎn)。但該算法選取最大的屬性增益率作為劃分屬性,一旦建立,很難悔改,由此極易陷入局部最優(yōu)解。遺傳算法是模仿生物界的進(jìn)化規(guī)律而演化來的隨機(jī)搜索算法,具有強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能力,從而搜索到最優(yōu)解。遺傳算法采用適應(yīng)度函數(shù)來評價個體解,當(dāng)個體的適應(yīng)度值較大時,被選擇的概率增加,后代中所含該基因的概率增加,則種群的解趨于某個解,失去了多樣性解,算法過早的收斂,也就是常說的“早熟”現(xiàn)象。免疫遺傳算法是在遺傳算法中借鑒生物免疫學(xué)原理,利用抗體的濃度和親和度來選擇個體,從而提高個體選擇的多樣性,以此來克服遺傳算法的早熟問題,提高全局搜索能力。 如何利用免疫遺傳算法更好地優(yōu)化C4.5分類算法,優(yōu)勢互補(bǔ),提高分類精度,是本文的研究目的。首先,利用C4.5算法構(gòu)建決策樹,用模糊分類規(guī)則表示每條決策樹分支,形成一個完整的分類規(guī)則集,然后,將分類規(guī)則集中的每條規(guī)則作為個體,利用免疫遺傳算法基于濃度和親和度的基礎(chǔ)上選擇優(yōu)秀的個體進(jìn)行遺傳操作,輸出新的抗體,形成新的分類規(guī)則。最后,當(dāng)種群的進(jìn)化代數(shù)達(dá)到指定的終止代數(shù)時,免疫遺傳算法停止。與C4.5算法相比,該算法有效地提高了決策樹的分類精度。文章最后將改進(jìn)的算法運(yùn)用到銀行客戶關(guān)系管理中,對客戶進(jìn)行風(fēng)險等級評估,得到了良好的分類效果。
【關(guān)鍵詞】：C4.5 決策樹 遺傳算法 免疫遺傳算法 數(shù)據(jù)挖掘 客戶關(guān)系管理
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 選題背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀13-16
• 1.2.3 遺傳算法的現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文的主要工作與結(jié)構(gòu)17-18
• 1.3.1 本文的主要工作17
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排17-18
• 本章小結(jié)18-19
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘及分類方法的概述19-33
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘的理論19-21
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念19
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)19-20
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程20-21
• 2.2 分類的概述21-22
• 2.2.1 分類的基本概念21
• 2.2.2 分類的步驟21-22
• 2.3 決策樹方法22-30
• 2.3.1 決策樹算法的基本理論22-23
• 2.3.2 決策樹的生成23
• 2.3.3 決策樹的剪枝算法23-24
• 2.3.4 常用的決策樹分類算法24-30
• 2.4 分類算法評價標(biāo)準(zhǔn)與方法30-31
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用31-32
• 本章小結(jié)32-33
• 第三章 免疫遺傳算法33-43
• 3.1 遺傳算法33-37
• 3.1.1 遺傳算法的原理33
• 3.1.2 遺傳算法的基本操作33-36
• 3.1.3 遺傳算法的特點(diǎn)36-37
• 3.2 免疫遺傳算法37-40
• 3.2.1 免疫遺傳算法的基本原理37-38
• 3.2.2 免疫遺傳算法的具體流程38-40
• 3.2.3 免疫遺傳算法特點(diǎn)40
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)40-42
• 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于免疫遺傳算法的分類算法(NIGCA)分析43-50
• 4.1 問題的提出43
• 4.2 基于免疫遺傳算法的決策樹構(gòu)造思想43
• 4.3 基于免疫遺傳算法的決策樹算法的設(shè)計43-49
• 4.3.1 編碼方案43-44
• 4.3.2 初始種群及適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計44-45
• 4.3.3 選擇操作45-46
• 4.3.4 交叉和變異操作46
• 4.3.5 改進(jìn)算法的流程46-47
• 4.3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-49
• 本章小結(jié)49-50
• 第五章 NIGCA算法在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用分析50-59
• 5.1 引言50-51
• 5.2 挖掘的目的51
• 5.3 模型的實(shí)現(xiàn)51-58
• 5.3.1 運(yùn)行環(huán)境及挖掘工具51-53
• 5.3.2 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備53-56
• 5.3.3 挖掘結(jié)果及分析56-58
• 5.4 模型的評估58
• 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 附錄A 附錄內(nèi)容名稱64-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-67
• 致謝67

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