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Apriori算法在商业银行功能测试中的应用 预览
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作者 秦洪岩 冯瑶 《中国金融电脑》 2019年第6期58-60,共3页
商业银行每天都会产生大量交易日志,本文讨论如何在利用数据挖掘发现这些日志数据中的隐藏的关联关系,从而应用到功能测试工作中。Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的代表性算法,本文介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法的基本思想... 商业银行每天都会产生大量交易日志,本文讨论如何在利用数据挖掘发现这些日志数据中的隐藏的关联关系,从而应用到功能测试工作中。Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的代表性算法,本文介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法的基本思想,并选取了部分经漂白后的生产数据进行实验。通过对实验结果的分析,我们得出结论,Apriori算法在商业银行测试中可以帮助还原业务场景和确定回归测试的范围,详细阐述如下。 展开更多
关键词 APRIORI算法 功能测试 商业银行 应用 关联规则挖掘 关联关系 数据挖掘 测试工作
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改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法 预览
2
作者 曾子贤 巩青歌 张俊 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期216-220,共5页
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优... Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 APRIORI算法 频繁模式树(FP-Tree) 改进的频繁模式树 MIFP-Apriori算法
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基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法 预览
3
作者 蔡泽祥 马国龙 +1 位作者 孙宇嫣 黄昱翰 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期57-64,71共9页
电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行... 电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 电力设备 数据挖掘 关联规则挖掘 运维管理 决策分析
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基于AI告警分析系统的IPRAN网络智能运维和应用 预览
4
作者 赵良 张贺 +2 位作者 潘皓 薛金明 宋梅 《通信世界》 2019年第5期43-46,共4页
中国联通研究并开发了具有联通自主知识产权的AI告警分析系统,实现了中国联通网络运维的智能化,从而极大地提高了IPRAN网络的运维效率及准确率,提升了网络质量和用户体验。目前,全球运营商相继发布了网络演进和转型战略。随着电信网络... 中国联通研究并开发了具有联通自主知识产权的AI告警分析系统,实现了中国联通网络运维的智能化,从而极大地提高了IPRAN网络的运维效率及准确率,提升了网络质量和用户体验。目前,全球运营商相继发布了网络演进和转型战略。随着电信网络设备日趋虚拟化、自动化和智能化,网络复杂度呈指数级增长。这些挑战无疑使网络运维变得日益繁杂和困难。人工智能是一门与传统学科完全不同的新兴前沿学科,多家运营商都尝试在通信网络中运用人工智能技术,以应对这些挑战和问题。 展开更多
关键词 告警分析 IPRAN 关联规则挖掘 人工智能技术 规则知识库 告警数据 网络智能 AI
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基于主题融合和关联规则挖掘的图像标注 预览
5
作者 张蕾 蔡明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期246-251,共6页
为减小“语义鸿沟”,在LDA主题模型的基础上,提出了一种主题融合和关联规则挖掘的图像标注方法。首先,针对视觉和文本信息的关联度不高的问题,引入基于向量机的多类别分类得到图像的类别信息。其次,通过文本模态的语义主题分布和类别信... 为减小“语义鸿沟”,在LDA主题模型的基础上,提出了一种主题融合和关联规则挖掘的图像标注方法。首先,针对视觉和文本信息的关联度不高的问题,引入基于向量机的多类别分类得到图像的类别信息。其次,通过文本模态的语义主题分布和类别信息,计算出图像类的文本主题分布。未知图像将其所属类的文本主题分布与其视觉主题分布进行加权融合,并以此概率模型计算初始标签集。最后依据初始标注词概率,利用关联规则挖掘和词间相关性挖掘文本关联度,从而得到精确化语义标注。在Corel5K图像数据集上进行对比实验,实验结果证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 图像标注 LDA主题模型 加权主题融合 关联规则挖掘 词间相关性
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基于Spark的并行Eclat算法 预览 被引量:1
6
作者 冯兴杰 潘轩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期18-21,共4页
通过对Spark大数据平台以及Eclat算法的深入分析,提出了基于Spark的Eclat算法(即SPEclat)。针对串行算法在处理大规模数据时出现的不足,该方法在多方面进行改进:为减少候选项集支持度计数带来的损耗,改变了数据的存储方式;将数据按前缀... 通过对Spark大数据平台以及Eclat算法的深入分析,提出了基于Spark的Eclat算法(即SPEclat)。针对串行算法在处理大规模数据时出现的不足,该方法在多方面进行改进:为减少候选项集支持度计数带来的损耗,改变了数据的存储方式;将数据按前缀进行分组,并划分到不同的计算节点,压缩数据的搜索空间,实现并行化计算。最终将算法结合Spark云计算平台的优势加以实现。实验表明该算法可在处理海量数据集时高效运行,并且在面对数据量大规模增长的情况下具备良好的可扩展性。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 大数据 SPARK 投影树 并行化
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基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法 预览
7
作者 于永斌 戚敏惠 +1 位作者 尼玛扎西 王琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期728-733,共6页
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随... 针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。 展开更多
关键词 电流阈值自适应忆阻器 HOPFIELD神经网络 最大频繁项集 关联规则挖掘 能量函数
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电网停电计划编排自学习专家库研究 预览
8
作者 杨帆 高强 林烨 《电工技术》 2019年第1期45-48,52共5页
随着经济社会的发展和用电需求的快速增长,电网规模不断扩大,随之带来了运行特性多变、易出风险等问题,尤其对依赖运行经验较大的电网停电计划编排工作产生了较大影响,使缺乏经验的新人在面对各电压等级不同设备的多种停电方案时措手不... 随着经济社会的发展和用电需求的快速增长,电网规模不断扩大,随之带来了运行特性多变、易出风险等问题,尤其对依赖运行经验较大的电网停电计划编排工作产生了较大影响,使缺乏经验的新人在面对各电压等级不同设备的多种停电方案时措手不及。基于上述问题,采用关联规则挖掘算法及离散段间隙加权法进行停电计划编制专家库中同停规则及窗口期规则的自学习,并将学习结果作为专家库的补充规则。经过某省电力公司的实际系统运行测试,证明该自学习专家库具有实用效应,提高了设备停电检修计划制定的合理性和检修计划制定人员的工作效率,使停电计划编排系统更加智能可靠,为电网安全稳定运行提供了有效的保障。 展开更多
关键词 停电计划 自学习 专家库 关联规则挖掘
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云制造环境下的知识服务组合优化策略 预览
9
作者 蔡安江 郭宗祥 +2 位作者 郭师虹 蔡曜 薛晓飞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期421-430,共10页
针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行... 针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明,聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优解,从而更有效地解决知识服务组合优化问题。 展开更多
关键词 云制造 知识服务 服务组合 聚类分析 关联规则挖掘 多中心涡流搜索算法
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中气旋与强对流风暴相关参数的演变关系 预览
10
作者 张军 闫丽飞 侯谨毅 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 CSCD 北大核心 2019年第3期277-284,共8页
强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖... 强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖掘方法.收集了天津塘沽雷达站的24个包含中气旋的强对流风暴案例,使用强对流风暴参数和中气旋参数的时间序列来描述案例集合,并使用典型变量分析算法将归一化的时间序列数据降维,考虑到序列间的变化趋势和局部关键点的影响,提取单调性特征和局部极值点特征对时间序列符号化表示,将同一时间段内的符号组成事务集,使用Eclat算法发现频繁项集;并且类比于学习器的性能度量,提出评估两类数据变化规律的正比率与反比率概念.实验结果显示,强对流风暴参数与中气旋参数之间存在显著的相关性,其第1对典型变量的相关系数大于0.5;在支持度为0.05~0.30下,Eclat算法的运行时间小于0.7ms,内存占用小于121KB,均优于Apriori算法和FP-growth算法;强对流风暴参数与中气旋参数之间的正比率大于0.7,直观地反映出强对流风暴参数与中气旋参数之间变化趋势的相似程度,且再次验证了频繁项集的正确性.该研究为利用中气旋数据预测强对流天气的变化趋势与发生时间提供了理论依据. 展开更多
关键词 强对流风暴 中气旋 关联规则挖掘 时间序列
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基于特征画像的恐怖组织袭击偏好研究 预览
11
作者 唐正 朱衍丞 +1 位作者 邱凌峰 郑超慧 《软件导刊》 2019年第1期128-131,143共5页
为分析恐怖组织不同维度的特征数据及特征之间的内在联系,在全球恐怖主义数据库中选取5个典型国际恐怖组织,基于特征画像,运用统计学、机器学习、关联规则挖掘以及地理信息系统数据分析方法,对恐怖袭击特征属性进行分析。结果表明,5个... 为分析恐怖组织不同维度的特征数据及特征之间的内在联系,在全球恐怖主义数据库中选取5个典型国际恐怖组织,基于特征画像,运用统计学、机器学习、关联规则挖掘以及地理信息系统数据分析方法,对恐怖袭击特征属性进行分析。结果表明,5个恐怖组织偏好不同的袭击区域,但普遍偏好炸弹/炸药与枪支类武器;在特征关联上,攻击类型、目标类型和武器类型3类属性的特征关联较为明显。该方法在反恐情报分析中适用于挖掘不同涉恐人员的特征差异。 展开更多
关键词 恐怖组织 特征画像 全球恐怖主义数据库 关联规则挖掘 梯度提升决策树
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面向企业的E-Learning系统推荐算法设计 预览
12
作者 叶嫣 李培国 《长春大学学报》 2019年第4期51-56,共6页
根据面向企业的E-Learning系统的特点,分析并设计一个基于混合算法的推荐模型,用于为用户推荐系统内的学习内容。推荐模型基于协同推荐算法,结合使用标签技术,以及关联规则挖掘,来达到更高的推荐满意度和准确性。
关键词 E-LEARNING 推荐算法 社会化标签 关联规则挖掘
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基于企业人才需求分析的高校本科人才培养模式的改革研究 预览
13
作者 周燕 朱艳丽 杨敏 《高教学刊》 2019年第11期167-169,共3页
招聘信息一方面能够直接反映用人单位对人才基本条件、能力和素质的要求,同时也能够为高等院校及时了解社会对人才的需求变化情况,为人才培养方案提供参考信息。文章对企业招聘特别是计算机和数据类人才需求信息进行统计分析和数据挖掘... 招聘信息一方面能够直接反映用人单位对人才基本条件、能力和素质的要求,同时也能够为高等院校及时了解社会对人才的需求变化情况,为人才培养方案提供参考信息。文章对企业招聘特别是计算机和数据类人才需求信息进行统计分析和数据挖掘,从而总结当今热门行业和人才需求特点与趋势,同时结合笔者自己教学经验,对高等院校的数据与信息类专业课程设置和人才培养模式改革给出了几点的建议。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 主成分分析 关联规则挖掘 课程设置 人才培养
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基于关联网络挖掘的中药不良反应与药性相关关系分析及用药警戒探讨 预览
14
作者 付先军 王振国 +3 位作者 李学博 周扬 陈聪 邵欣欣 《世界科学技术:中医药现代化》 CSCD 北大核心 2019年第3期355-360,共6页
目的:解析中药不良反应的发生与其性味归经、有毒无毒等药性之间的相关关系,从中药药性分布探讨中药用药警戒。方法:筛选《中华人民共和国药典》2015版第一部中药饮片,通过系统文献检索分析每种中药饮片不良反应报道,采取频数分布及关... 目的:解析中药不良反应的发生与其性味归经、有毒无毒等药性之间的相关关系,从中药药性分布探讨中药用药警戒。方法:筛选《中华人民共和国药典》2015版第一部中药饮片,通过系统文献检索分析每种中药饮片不良反应报道,采取频数分布及关联规则挖掘、网络构建方法,分析与中药临床用药警戒相关的药性参数。结果:618种中药及饮片中有152种中药有不良反应报道,其中无毒中药109种,占71.71%。大毒及有毒中药发生不良反应的比例明显高于无毒中药,分别达到70%和66.67%。温性和寒性中药发生不良反应的频数最高,而热性中药发生不良反应的比例最高;苦味和辛味发生不良反应的中药种数最多;归肝、肺、肾等经发生不良反应的中药种数最多。关联规则挖掘及关联网络结果显示,包含大毒、有毒、温、热以及苦味、辛味和归心、肝等经的关联规则最多,大毒与归肝经组合发生不良反应的概率高达86%;而温热性中药与辛苦味的组合可以导致不良反应发生概率达80%以上,与肝经的组合可以达到75%。结论:中药不良反应的发生除了与毒性记载密切相关之外,也与中药的性味归经等存在一定的关联关系,这些结果可以为中药尤其是无毒性记载中药的用药安全和警戒提供参考。 展开更多
关键词 中药药性 不良反应 关联规则挖掘 中药药物警戒
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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述 预览
15
作者 刘莉萍 章新友 +2 位作者 牛晓录 郭永坤 丁亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期1-9,共9页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支,但随着数据的快速增长,传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求,需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型,相比MapRed... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支,但随着数据的快速增长,传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求,需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型,相比MapReduce具有更高效、充分利用内存、更适合迭代计算和交互式处理的优点。对已有的基于Spark的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述,并总结了各自的优缺点和适用范围,为下一步的研究提供参考。 展开更多
关键词 SPARK 并行 关联规则挖掘 APRIORI FP-GROWTH
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“大型百货商场会员画像描绘”问题解析
16
作者 邓明华 《数学建模及其应用》 2019年第1期66-70,83共6页
本文就2018年'高教社杯'全国大学生数学建模竞赛C题'大型百货商场会员画像描绘'给出一种解法,并对同学们在参赛论文中出现的问题作了简要说明和点评.
关键词 会员价值 马氏链模型 转移概率 关联规则挖掘
基于数据挖掘技术的移动学习资源个性化研究 预览
17
作者 曲俊燕 《科学大众》 2018年第6期35-36,共2页
随着计算机技术和网络通信技术高速发展,具有个性化、自主性、主动性和非时空性的移动学习已经成为人们关注和研究的热点。许多学校和社会机构都建立了自己的移动学习平台,为学生和用户提供丰富的学习课程,让学生可以不受时间、空间限制... 随着计算机技术和网络通信技术高速发展,具有个性化、自主性、主动性和非时空性的移动学习已经成为人们关注和研究的热点。许多学校和社会机构都建立了自己的移动学习平台,为学生和用户提供丰富的学习课程,让学生可以不受时间、空间限制,实现随时随地的学习。但是由于技术水平的限制,目前我国大多数移动学习平台的教学资源还处于书本内容的复制、网络内容的迁移阶段,所有用户的学习内容是相同的,并没有以移动学习用户为核心建立其个性化的学习内容。将数据挖掘技术运用到移动学习平台的建设中,有利于构建用户的个性化学习资源推荐系统,使用户可以在众多的学习资源中,找到真正适合自己需要的学习内容,从而提高学习效率,这是当前移动学习研究的一个热点问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 移动学习 个性化推荐 WEB日志挖掘 学习资源聚类 关联规则挖掘
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关联规则算法在临床医疗诊断中的应用 预览
18
作者 姚旭升 杨静 +1 位作者 谢颖夫 贺建峰 《软件导刊》 2018年第3期162-164,共3页
为了从临床数据中挖掘出疾病之间的相关性,为疾病临床诊断提供一种辅助方法,使用SPSS Statistics进行数据预处理,将数据转化为布尔数据,最后应用SPSS Modeler搭建基于Apriori算法的关联规则挖掘数据流,采用云南某医院2013年住院病案首... 为了从临床数据中挖掘出疾病之间的相关性,为疾病临床诊断提供一种辅助方法,使用SPSS Statistics进行数据预处理,将数据转化为布尔数据,最后应用SPSS Modeler搭建基于Apriori算法的关联规则挖掘数据流,采用云南某医院2013年住院病案首页数据(共54 841条)建立疾病间的关联规则模型。从227种疾病中挖掘出信度大于20%的关联规则共40条,涉及20种疾病。关联规则挖掘可以从大量临床数据中发现疾病间潜在关联,为相关疾病的临床诊断提供辅助。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 SPSS MODELER 临床辅助诊断
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基于关联规则挖掘的OJ推荐方法 预览
19
作者 朱国进 凌晓晨 《智能计算机与应用》 2018年第2期20-24,共5页
Online Judge系统(简称OJ),是一个编程练习的在线判题系统。练习者可以根据知识点和难度,选择相应的编程题目,提交自己编写的程序代码,得到OJ的评测反馈。为了在OJ上搜寻到合适自己的题目,练习者常常需要花费较长的时间浏览题库。针... Online Judge系统(简称OJ),是一个编程练习的在线判题系统。练习者可以根据知识点和难度,选择相应的编程题目,提交自己编写的程序代码,得到OJ的评测反馈。为了在OJ上搜寻到合适自己的题目,练习者常常需要花费较长的时间浏览题库。针对这一问题,本文提出一种基于关联规则挖掘的解决方案,其主要流程为:首先,收集OJ中所有练习者已做题目的数据;而后,使用关联规则挖掘的方法,挖掘出题目之间的关联关系;最后,依据目标练习者的做题历史,个性化地为其推荐合适的题目。实验结果表明,本推荐方案可为编程练习者做出有效推荐。相比原先需要从上千道题目中浏览寻找,练习者只需从推荐的3道题目中进行选择即可,极大程度地节约了用户的时间和试错成本。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 机器学习 推荐系统 数据挖掘
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FinTech时代基于大数据挖掘的银行产品推荐模型研究 预览
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作者 王彦博 陈喆辉 +7 位作者 胡丽君 高璐 文会党 王彦博 陈喆辉 胡丽君 高璐 文会党 《中国金融电脑》 2018年第12期41-43,共3页
FinTech时代,产品推荐模型研究是商业银行实现精准营销的关键所在。针对此问题,人们在大数据挖掘技术发展基础上,提出了不同的推荐算法。本文着重探索利用K-means聚类算法结合关联规则挖掘中支持度和置信度的思想,形成基于客户细分的产... FinTech时代,产品推荐模型研究是商业银行实现精准营销的关键所在。针对此问题,人们在大数据挖掘技术发展基础上,提出了不同的推荐算法。本文着重探索利用K-means聚类算法结合关联规则挖掘中支持度和置信度的思想,形成基于客户细分的产品推荐模型。实证分析结果表明该模型具有较好的应用效果。随着国内银行业的竞争压力日益增大,各商业银行为了满足不同类型的客户需求,不断推出各种银行产品。在此背景下,银行需要一套行之有效的模型来为客户精准、快捷地推荐相关产品,实现银行与客户的共赢。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 商业银行 产品推荐 K-MEANS 关联规则挖掘 客户细分 国内银行业 精准营销
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