文档介绍：四川大学硕 卜论文一 一基数全神经网络的数据挖掘方法在中的应用
基于数字神经网络的数据挖掘方法在 中的应用
计算机软件与理论 专业
研究生 刘 拚 指导教师 杜中军 副教授
客户关系管理正在逐步成为全球热点，它源于 “以客户为中心”的
新型商业模式，是一个通过详细管理企业与客户之间的关系来实现客户价值最
大化的方法。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正
在以指数速度迅速增长，达到了极大的丰富，于是就可以利用目前半富的客户
信息资料，使得收集、整理、加工和利用客户信息的质量大大提高。但是当数
据量极度增长时，如果没有有效的方法，山计算机及信息技术来提取有用信息
和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策，深切体会到“信
息丰富而知识贫乏”。
将机器学****的算法加以改造，在数据库中寻找有意义的模式，挖掘大量数
据背后潜在的知识，促成了数据库中的知识发现与数据挖掘。可以说知识发现
与数据挖掘是人工智能、机器学****与数据库技术相结合的产物。数字神经网络
一种模仿人脑信息加工过程的智能化信息处理技术，最主要的特点就是自组织
性和适应性，它可以随着信息数据的变化自动学****和调整其算法。通过将数
据挖掘与数字神经网络二者有效的结合起来，设计出有效的方案和算法，商业
就可以利用客户利润数据中的某些变量将客户分为不同的类别。将这些发现出
来的知识应用在中，可以增加客户忠诚度，使每个顾客产生更多的购买需
求及更长时间的需求，并提高顾客满意度。
论文首先简述了数据挖掘方法和数字神经网络系统的基本内容，分析了数
据挖掘中使用的各种方法以及可以挖掘的各类知识的特征和描述。然后着重讨
论了电信宽带客户聚类分析方法，同时给出了基于自组织特征映射 的
宽带客户聚类算法，构建了宽带客户分类器。最后根据当前的数据挖掘研究状
况，进行了总结和展望。
关键词数据挖掘 数字神经网络 聚类
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