基于支持向量机的手机选型偏好预测模型及其应用研究

摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 相关研究现状
1.2.1 精确营销中的数据挖掘
1.2.2 精确营销中客户分类
1.2.3 支持向量机
1.3 研究目的、内容和方法
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究方法
1.4 可行性分析
1.5 论文创新点
2 相关理论基础
2.1 数据分类
2.1.1 数据分类的基本步骤
2.1.2 分类器的性能评价
2.2 机器学习
2.2.1 机器学习的基本模型
2.2.2 机器学习的主要策略
2.3 支持向量机
2.3.1 线性可分问题
2.3.2 线性不可分问题
2.3.3 支持向量机与偏好预测模型
2.4 精确营销
2.4.1 精确营销的起源
2.4.2 精确营销的基本特点
2.4.3 精确营销的主要内容及战略优势
3 数据收集与整理
3.1 数据收集
3.2 数据准备
3.3 数据的描述性分析
4 基于支持向量机的手机选型偏好预测模型
4.1 开发工具与平台
4.1.1 LIBSVM
4.1.2 Python与MATLAB
4.2 基于支持向量机的手机选型偏好预测模型
4.2.1 模型构建
4.2.2 数据预处理
4.2.3 模型验证
4.2.4 模型结果分析
4.3 模型优化
4.3.1 模型重构
4.3.2 模型验证
4.4 手机选型偏好预测模型效果分析
5 手机选型偏好预测模型在精确营销中的应用探索
5.1 精确营销框架模型
5.1.1 数据挖掘
5.1.2 精确营销
5.1.3 基于数据挖掘的精确营销框架模型
5.2 基于支持向量机的手机选型偏好预测模型的精确营销框架
5.2.1 手机偏好预测模型在精确营销中的应用框架
5.2.2 手机偏好预测模型在精确营销中的应用步骤
6 总结与展望
6.1 研究结论
6.2 研究局限
6.3 研究展望
参考文献
致谢