基于數(shù)據(jù)挖掘的移動計量檢測和CRM平臺的設計與實現(xiàn)
【學位單位】:內(nèi)蒙古大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TP311.52;TP311.13
【部分圖文】:
6圖 2.1 Android 系統(tǒng)體系架構圖Figure 2.1 Android system architecture diagram3. Native C/C++ Libraries(Native C/C++庫)
基于數(shù)據(jù)挖掘的移動計量檢測和 CRM 平臺[27]。比如在電信行業(yè),我們可以通過分析客戶的通話次數(shù)、消費金額等信,來確定客戶的消費群體,為客戶推薦適當?shù)馁Y費套餐,來提高企業(yè)的經(jīng)s 算法是根據(jù)一個簇中對象的平均值即簇的質(zhì)心來進行的,使得同一個簇,目標是為了使得到的 k 個簇盡可能使得準則函數(shù)收斂[29],然而 k-mean 是在算法運行前就要確定的,也就是說,在使用 k-means 算法的時候,要就是簇的個數(shù),這也是該算法的缺點。算法的詳細步驟為:首先選擇一個含簇進行初始劃分,并且計算這些簇的質(zhì)心。然后根據(jù)歐氏距離公式的計算配到距離它最近的一個簇。計算被分配到每個簇的樣本的平均值,作為新后重復上面的過程直到樣本簇的質(zhì)心點的準則函數(shù)收斂。k-means 的聚類
放和經(jīng)濟體制改革的不斷發(fā)展與深化,計量行業(yè)面臨的動計量檢測和 CRM 平臺中涉及的客戶檢測信息進行預合,構建基于計量 CRM 的數(shù)據(jù)倉庫,使用數(shù)據(jù)挖掘工具計量數(shù)據(jù)進行聚類,并對結(jié)果進行分析,為計量檢測機構4.1 計量檢測客戶聚類據(jù)挖掘工具是 Weka。如圖 4.1 所示,Weka 是一款應用7]。Weka 有完整的數(shù)據(jù)處理工具,包含大量的數(shù)據(jù)挖掘掘和機器學習的課程使用工具[38]。還提供可視化的數(shù)據(jù)個獨立的應用程序,而且還有一個完整的 API。
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