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    基于機器學習的客戶智能識別技術研究

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    基于機器學習的客戶智能識別技術研究
    論文目錄
     
    摘要第1-6頁
    abstract第6-7頁
    第一章 緒論第10-16頁
        1.1 研究背景及意義第10-11頁
        1.2 國內外研究現狀第11-13頁
            1.2.1 機器學習技術研究現狀第11-12頁
            1.2.2 客戶識別研究現狀第12-13頁
        1.3 研究目的及內容第13-14頁
        1.4 本文組織安排第14-16頁
    第二章 相關理論與技術第16-23頁
        2.1 數據挖掘理論第16-19頁
            2.1.1 數據挖掘特征第17頁
            2.1.2 數據挖掘主要對象第17-18頁
            2.1.3 數據挖掘處理過程第18-19頁
        2.2 詞向量化技術第19-21頁
        2.3 文本分類技術第21-22頁
        2.4 本章小結第22-23頁
    第三章 基于多文本表示模型的客戶智能識別算法第23-45頁
        3.1 算法原理及處理流程第23-25頁
        3.2 基于加權改進GloVe模型的文本表示方法第25-30頁
            3.2.1 GloVe模型的研究第25-29頁
            3.2.2 GloVe模型的改進設計第29-30頁
        3.3 基于BERT模型的文本表示方法第30-36頁
            3.3.1 BERT模型的研究第30-34頁
            3.3.2 BERT模型的文本表示第34-36頁
        3.4 基于語境融合的文本表示算法第36頁
        3.5 基于Ave BG-RF模型的客戶識別第36-42頁
            3.5.1 隨機森林模型第36-41頁
            3.5.2 Ave BG-RF模型的設計第41-42頁
        3.6 主要參數與評價指標第42-44頁
        3.7 本章小結第44-45頁
    第四章 性能對比實驗與評估第45-58頁
        4.1 實驗環境與數據第45-47頁
        4.2 參數設置與測試方法第47-48頁
        4.3 性能對比實驗及分析第48-57頁
            4.3.1 基于Ave GloVe模型的文本表示對比實驗第49-51頁
            4.3.2 基于BERT模型的文本表示對比實驗第51-52頁
            4.3.3 基于Ave BG模型的文本表示對比實驗第52-53頁
            4.3.4 實驗對比分析第53-57頁
        4.4 本章小結第57-58頁
    第五章 客戶識別系統的設計與實現第58-74頁
        5.1 客戶識別系統需求分析第58-61頁
            5.1.1 整體需求第58-59頁
            5.1.2 數據采集需求第59頁
            5.1.3 數據處理需求第59-60頁
            5.1.4 模型需求第60頁
            5.1.5 數據存儲需求第60-61頁
        5.2 客戶識別系統總體架構設計第61-63頁
            5.2.1 系統開發方法第61-62頁
            5.2.2 系統總體架構設計第62-63頁
        5.3 客戶識別系統模塊設計與實現第63-71頁
            5.3.1 數據采集模塊第64-66頁
            5.3.2 數據處理模塊第66-68頁
            5.3.3 模型模塊第68-70頁
            5.3.4 數據存儲模塊第70-71頁
        5.4 客戶識別系統測試第71-73頁
            5.4.1 實現環境與工具第71頁
            5.4.2 系統測試及分析第71-73頁
        5.5 本章小節第73-74頁
    第六章 總結與展望第74-76頁
        6.1 全文總結第74頁
        6.2 后續工作展望第74-76頁
    致謝第76-77頁
    參考文獻第77-80頁

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