本文選題：CRM系統(tǒng) + TApriori算法��； 參考：《清華大學學報(自然科學版)》2009年05期

【摘要】：目前金融業(yè)客戶關系管理(CRM)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)所采用的算法在劃分項集數(shù)據(jù)區(qū)段、細節(jié)數(shù)據(jù)挖掘、運算時間效率等方面性能較差。該文分析了CRM系統(tǒng)特性、實施模型、模型挖掘以及CRM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)體系結構;結合時態(tài)關聯(lián)規(guī)則挖掘的特點,采取FCQ算法數(shù)據(jù)轉換策略,引入領域知識的泛化層次表;在算法的第二次迭代使用Hash技術連接和剪枝并采用運用候選項集的性質(zhì)實現(xiàn)壓縮數(shù)據(jù)庫規(guī)模的技術。該文方法很好地提高了挖掘算法的效率,提高了系統(tǒng)運行的速度與效率,為管理者提供新型商業(yè)智能客戶關系管理系統(tǒng)。
[Abstract]:At present, the algorithms used in CRM data mining system in finance industry have poor performance in dividing itemset data section, detail data mining, computing time efficiency and so on. This paper analyzes the characteristics of CRM system, implementation model, model mining and CRM data mining system architecture, combines the characteristics of temporal association rule mining, adopts FCQ algorithm data conversion strategy, and introduces the generalized hierarchical table of domain knowledge. In the second iteration of the algorithm, the Hash technique is used to connect and prune, and the property of candidate item set is used to compress the database scale. The method improves the efficiency of mining algorithm, improves the speed and efficiency of the system, and provides a new type of business intelligence customer relationship management system for managers.
【作者單位】： 浙江商業(yè)職業(yè)技術學院;
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2110098