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第1章 绪论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 客户流失管理的相关研究3

1.2.1 客户流失影响因素分析3

1.2.2 客户流失预测研究6

1.3 商务智能的相关研究13

1.3.1 商务智能的应用与研究发展13

1.3.2 商务智能在中国的研究趋势分析16

1.3.3 商务智能核心技术的研究17

1.3.4 本节结论22

1.4 本书研究的内容和方法24

1.4.1 本书研究角度与内容24

1.4.2 研究方法24

1.5 本书结构安排25

第2章 客户流失预测模型结构27

2.1 引言27

2.2 现用预测模型结构27

2.3 新预测模型结构29

第3章 客户流失管理策略模型33

3.1 引言33

3.2 Delta模型34

3.3 客户流失管理策略模型35

3.4 模型的验证和分析37

3.5 模型进一步分析44

第4章 客户流失数据的特征提取和属性选择4.1 引言50

4.2 基于核主成分特征选择的客户流失预测研究51

4.2.1 研究的出发点51

4.2.2 核主成分分析理论52

4.2.3 实证结果分析55

4.3 基于信息增益属性选择的客户流失预测58

4.3.1 研究的出发点58

4.3.2 信息论基础59

4.3.3 信息增益神经网络预测模型62

4.3.4 实证结果分析63

4.4 基于满意属性选择的客户流失预测68

4.4.1 研究的出发点68

4.4.2 满意属性的评价与选择70

4.4.3 实证研究74

第5章 客户流失预测模型79

5.1 引言79

5.2 基于支持向量机的客户流失预测模型80

5.2.1 研究的出发点80

5.2.2 机器学习81

5.2.3 统计学习理论中VC维与模型推广性的界84

5.2.4 支持向量机原理及算法87

5.2.5 实证研究91

5.3 改进的支持向量机在客户流失预测中的应用96

5.3.1 研究的出发点96

5.3.2 改进C-SVC97

5.3.3 实证研究100

5.4 基于简易支持向量机的客户流失预测研究104

5.4.1 研究的出发点104

5.4.2 简易支持向量机105

5.4.3 实证研究106

5.5 客户流失预测中两类错误的平衡控制研究110

5.5.1 研究的出发点110

5.5.2 客户流失预测中的两类错误110

5.5.3 基于改进支持向量机的客户流失预测模型112

5.5.4 实证研究113

5.6 其他数据集的实证分析116

5.7 改进的SVR在铁路客运量时间序列预测中的应用123

5.8 基于支持向量机的综合评价方法研究132

第6章 控制客户流失的策略研究138

6.1 引言138

6.2 客户流失类型138

6.3 控制客户流失的策略制定原则140

6.4 控制客户流失的策略141

6.4.1 导致客户流失的受力分析141

6.4.2 基于受力分析的控制客户流失的策略142

第7章 其他方法148

7.1 具有三角模糊数的多属性格序决策方法研究148

7.2 基于协方差函数的非线性主成分分析155

7.2.1 协方差函数与Mercer核函数的等价关系156

7.2.2 基于协方差函数的非线性主成分分析159

7.2.3 算例分析160

7.2.4 讨论与结论164

7.3 融合不变性特征的简易支持向量机165

7.3.1 不变性特征的基本形式166

7.3.2 融合不变性特征的简易支持向量机167

7.3.3 实例仿真与结果170

7.3.4 讨论和结论172

7.4 基于组合特征的手写体数字识别方法173

7.4.1 独立分量分析用于手写体数字特征提取174

7.4.2 核主分量分析用于手写体数字特征提取176

7.4.3 组合特征的构建方法178

7.4.4 实验方法和结果178

7.4.5 结论和讨论180

7.5 基于格序的模糊综合评价方法研究181

7.5.1 格182

7.5.2 偏好关系的格序特征183

7.5.3 模糊综合评价方法研究183

7.5.4 算例187

第8章 主要创新点与展望191

8.1 本书的主要创新点191

8.2 研究展望192

参考文献194

后记217