應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法度量在線品牌忠誠度模型構(gòu)建研究

1 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究目的及研究意義
1．2．1 研究目的
1．2．2 研究意義
1．3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3．1 國外研究現(xiàn)狀
1．3．2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1．3．3 研究現(xiàn)狀評(píng)述
1．4 研究思路與研究內(nèi)容
1．4．1 研究思路
1．4．2 研究內(nèi)容
2 在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法
2．1 在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)
2．1．1 在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)的基本特性
2．1．2 在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)的特征
2．1．3 在線品牌忠誠度大數(shù)據(jù)分析評(píng)述
2．2 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)
2．2．1 機(jī)器學(xué)習(xí)研究概述
2．2．2 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)要素
2．2．3 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)聚類方法
2．2．4 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)框架
2．2．5 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境
2．2．6 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑
2．3 本章小結(jié)
3 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集
3．1 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵技術(shù)
3．1．1 信息源
3．1．2 采集方法
3．1．3 數(shù)據(jù)處理
3．2 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集模型分析
3．2．1 在線數(shù)據(jù)采集模型
3．2．2 在線數(shù)據(jù)采集模型抓取策略
3．2．3 在線數(shù)據(jù)采集模型結(jié)構(gòu)原理
3．3 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集模型設(shè)計(jì)
3．3．1 在線數(shù)據(jù)采集模型的策略設(shè)計(jì)
3．3．2 在線數(shù)據(jù)采集模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)
3．3．3 在線數(shù)據(jù)采集模型的詳細(xì)設(shè)計(jì)
3．4 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)采集模型實(shí)現(xiàn)
3．4．1 根據(jù)主題抓取 URL 列表
3．4．2 URL 判重
3．4．3 網(wǎng)頁解析存儲(chǔ)
3．5 本章小結(jié)
4 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗
4．1 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗概述
4．1．1 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗流程
4．1．2 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗準(zhǔn)備
4．1．3 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗對(duì)象
4．2 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4．2．1 在線品牌忠誠度度量的在線重復(fù)數(shù)據(jù)檢測(cè)算法
4．2．2 在線品牌忠誠度度量的在線錯(cuò)誤數(shù)據(jù)檢測(cè)算法
4．2．3 在線品牌忠誠度度量的在線缺失數(shù)據(jù)檢測(cè)算法
4．3 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)清洗算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4．3．1 在線品牌忠誠度度量的在線重復(fù)數(shù)據(jù)清洗算法
4．3．2 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換類型算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4．3．3 在線品牌忠誠度度量的在線錯(cuò)誤數(shù)據(jù)清洗算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4．3．4 在線品牌忠誠度度量的在線缺失數(shù)據(jù)清洗算法
4．3．5 在線品牌忠誠度度量的在線數(shù)據(jù)合并和過濾算法
4．4 本章小結(jié)
5 在線品牌忠誠度度量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法模型構(gòu)建
5．1 機(jī)器學(xué)習(xí)聚類算法理論
5．1．1 聚類的概念
5．1．2 劃分聚類算法
5．2 在線品牌忠誠度度量模型特征概述
5．2．1 在線品牌忠誠度度量模型特征選擇依據(jù)
5．2．2 在線品牌忠誠度度量模型特征指標(biāo)定義
5．3 在線品牌忠誠度度量模型特征構(gòu)建
5．3．1 在線品牌忠誠度度量模型行為特征集構(gòu)建算法
5．3．2 在線品牌忠誠度度量模型態(tài)度特征集構(gòu)建算法
5．3．3 在線品牌忠誠度度量模型時(shí)間特征集構(gòu)建算法
5．3．4 在線品牌忠誠度度量模型用戶特征集構(gòu)建算法
5．3．5 在線品牌忠誠度度量模型初始特征集構(gòu)建算法
5．4 在線品牌忠誠度度量模型構(gòu)建
5．4．1 在線品牌忠誠度度量模型的要素定義
5．4．2 在線品牌忠誠度度量模型的要素實(shí)例
5．4．3 在線品牌忠誠度度量模型的方法定義
5．4．4 在線品牌忠誠度度量模型的構(gòu)建實(shí)現(xiàn)
5．5 本章小結(jié)
6 在線品牌忠誠度度量模型檢驗(yàn)
6．1 在線品牌忠誠度度量模型檢驗(yàn)概述
6．1．1 聚類模型有效性
6．1．2 聚類模型有效性的檢驗(yàn)方法
6．2 在線品牌忠誠度度量模型檢驗(yàn)指標(biāo)設(shè)計(jì)
6．2．1 在線品牌忠誠度度量模型內(nèi)部有效性指標(biāo)
6．2．2 在線品牌忠誠度度量模型外部有效性指標(biāo)
6．3 在線品牌忠誠度度量模型內(nèi)部有效性指標(biāo)檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)
6．3．1 在線品牌忠誠度度量模型 SSE 指標(biāo)檢驗(yàn)算法
6．3．2 在線品牌忠誠度度量模型 SSB 指標(biāo)檢驗(yàn)算法
6．3．3 在線品牌忠誠度度量模型 Intra DPS 指標(biāo)檢驗(yàn)算法
6．3．4 在線品牌忠誠度度量模型 Inter DPS 指標(biāo)檢驗(yàn)算法
6．3．5 在線品牌忠誠度度量模型交叉檢驗(yàn)算法
6．4 在線品牌忠誠度度量模型外部有效性指標(biāo)檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)
6．4．1 Allan L． Baldinger 和 Joel Rubinson 的理論檢驗(yàn)
6．4．2 Palto 理論的檢驗(yàn)
6．5 本章小結(jié)
7 在線品牌忠誠度度量的模型優(yōu)化
7．1 在線品牌忠誠度度量的模型數(shù)據(jù)處理優(yōu)化方法
7．1．1 增加數(shù)據(jù)量
7．1．2 處理缺失值和異常值
7．2 在線品牌忠誠度度量的模型數(shù)據(jù)處理優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
7．2．1 算法設(shè)計(jì)
7．2．2 算法實(shí)現(xiàn)
7．3 在線品牌忠誠度度量的模型特征工程優(yōu)化方法
7．3．1 特征工程優(yōu)化概述
7．3．2 RFE 特征選擇方法
7．3．3 Boruta 特征選擇方法
7．4 在線品牌忠誠度度量的模型特征工程優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
7．4．1 特征轉(zhuǎn)換和選擇預(yù)處理方法的實(shí)現(xiàn)
7．4．2 RFE 特征選擇方法的實(shí)現(xiàn)
7．4．3 基于 RFE 特征選擇方法的模型優(yōu)化
7．4．4 Boruta 特征選擇方法的實(shí)現(xiàn)
7．4．5 基于 Boruta 特征選擇方法的模型優(yōu)化
7．4．6 基于 RFE 和 Boruta 特征選擇方法的模型優(yōu)化比較
7．5 在線品牌忠誠度度量的模型算法調(diào)整優(yōu)化方法及實(shí)現(xiàn)
7．5．1 基于聚類數(shù) k 選擇的模型優(yōu)化
7．5．2 基于迭代次數(shù)選擇的模型優(yōu)化
7．5．3 基于初始質(zhì)心生成次數(shù)選擇的模型優(yōu)化
7．6 在線品牌忠誠度度量最優(yōu)模型效果
7．6．1 實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠度相似用戶的聚類
7．6．2 實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠度的界定
7．7 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)