导读:本文包含了交叉挖掘论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:新工科,多学科融合,金融数据挖掘与分析
交叉挖掘论文文献综述
张宇敬,安英博,秦响应[1]（2019）在《多学科交叉融合的金融数据挖掘与分析工程人才培养模式》一文中研究指出本文以河北金融学院为例,探索了多学科交叉融合进行金融数据挖掘与分析工程人才的培养模式:根据人才需求和岗位要求,确定人才培养目标和专业定位;结合学校办学特色和时代发展背景,确定多学科交叉融合的课程体系;瞄准行业前沿,建设校内外跨专业实践创新平台,探索形成产教深度融合的人才培养模式。(本文来源于《新西部》期刊2019年11期）
戈邱[2]（2019）在《数据挖掘在商业银行借记卡客户交叉营销信用卡的研究与应用》一文中研究指出近年来国际贸易摩擦加剧,国内经济增速放缓,银行业面临着巨大的压力和挑战:传统盈利模式带来的收益增长逐渐放缓,客户资金资源被支付宝、微信支付等互联网商业模式所蚕食,商业银行获客能力低、成本高的问题日益显现。本文主要就上述问题中的商业银行获客能力和成本方面择取信用卡获客这一角度来研究,选题源自某商业银行新建的大数据智能营销推荐系中的信用卡推荐模块,论文对系统需求分析、设计的基础上,依据数据挖掘的基本展现和推荐技术,对借记卡交叉营销信用卡营销模块进行了研究和实现,主要工作如下:(1)对借记卡用户中持有信用卡用户数据和信用卡潜在客户数据进行分析,结合业务逻辑建立了借记卡交叉营销模型;(2)在采集的客户数据的基础上,首先对数据进行了预处理,根据数据特征和所要实现的目标进行Logistic回归建模,确定模型的最终变量,并对模型进行评价;(3)应用训练数据对模型进行了训练,并在实际场景中进行了测试和应用。通过对商业银行借记卡交叉营销信用卡的应用研究,将数据挖掘应用于具体的实际业务场景,实现了在存量借记卡客户中推荐信用卡,从而提高了银行收益。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-04-01）
陈国梁,陈静,苏瑞,韩婉玉[3]（2019）在《高中生物学学科交叉渗透知识的挖掘与分析——以苏教版必修1为例》一文中研究指出我国当下教育以分科教学为主,这样的模式容易导致学科间课程区域化,使学科间知识相对独立,不利于学生的全面发展。学科间的交叉渗透是一种新型教学模式,既可打破传统教学方式的封闭性,又可淡化各学科间的界限,使各学科联系更紧密。通过挖掘与分析生物与化学、物理等其他学科交叉渗透的知识点,可以使生物学课堂内容更加丰富,也有利于培养跨学科人才,促进学生的全面发展。(本文来源于《中学生物教学》期刊2019年06期）
罗纯,张应山[4]（2018）在《多边矩阵的剖面广义交叉乘法和半张量积及其数据挖掘》一文中研究指出介绍了多边矩阵的剖面广义交叉乘法概念,给出了多边矩阵的剖面广义交叉乘法的一些性质,证明了多边矩阵剖面广义交叉乘法满足结合律和分配律。作为应用,研究了多边矩阵剖面广义交叉乘法和一般矩阵半张量积、数据挖掘之间的关系。(本文来源于《应用技术学报》期刊2018年04期）
李丹丹[5]（2015）在《关联规则挖掘在银行交叉销售中的应用研究》一文中研究指出关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究方向之一。随着互联网和数据存储技术的不断发展,关联规则的挖掘越来越受到广泛的关注,且成功的应用于各个领域。关联规则经典的挖掘算法是Apriori算法,由R.Agrawal等人于1994年提出,主要包含连接和剪枝两个步骤,利用逐层搜索的迭代方法实现。该算法简单明了容易实现,能够根据不同的支持度和置信度得到所需关联规则。但是Apriori算法也存在一些缺点,在连接步中会产生大量的候选集,计算支持度时也要多次扫描数据库,因此当数据量大关联规则较多时该算法的执行效率不高,且适应面相对较窄。本文以银行交叉销售为背景,结合粗糙集理论知识,对关联规则以及Apriori算法进行了研究,并得出一种改进的组合算法。算法主要包含两个部分,分别是数据预处理和关联规则生成。数据预处理先要将不完整、含噪声以及不一致的数据处理成符合数据挖掘标准的数据,文中介绍了数据预处理的基本方法,由于本文使用的数据集已经过相关处理,因此只需根据属性值的特点将属性值离散化和数据化即可。将数据规范化只是数据预处理的一部分,庞大的数据集中并不是所有的信息都是有用的,本文基于集合的近似质量给出一种迭代的属性约简算法,在每次迭代中都要保证近似质量不低于上次迭代,最终求得属性约简集。在生成关联规则过程中主要使用了基于垂直格式数据分布的方法,本文将贪心算法的思想加入到该方法中,减少了求频繁项集中求交集的次数,相应地,使用该方法的存储空间也减少。本文算法的主要优势是在不影响对问题分类决策能力的前提下,以较小的属性集和存储空间高效地得到所需关联规则。从文中实验结果的分析对比可以看出,文中的关联规则挖掘算法与Apriori相比较得到的关联规则数相差不大,但是在执行时间效率上明显优于Apriori算法。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2015-12-31）
蒋心怡[6]（2015）在《一种关于交叉学科领域话题挖掘的可视分析方法》一文中研究指出交叉科研领域的话题挖掘可以帮助用户发现相关研究领域之间的关系,同时让用户得到对相关研究领域的概览。有些研究领域具有与其它研究领域相类似的研究话题,所以一个研究领域内部发表的文章成果或发现也可能对另一个研究领域的研究产生影响。交叉学科领域的话题演变可以帮助研究者们从不同的角度来重新认识所研究的学科,但是在之前的工作中很少有人关注交叉学科领域话题演变的研究。本文针对交叉科研领域的话题演化,设计了一个可视分析系统,并综合概率主题模型对交叉科研领域的文本数据进行了研究。本文采用了一个层次型的话题模型来抽取不同学科领域的研究话题,并且利用数学模型将这些话题构造关联关系,发现了研究领域的研究话题的变化和趋势。另外,本文设计了一个简单高效的可视化界面,使用了包括词云、Sankey图、Treemap以及散点图等可交互和联动的视图,并利用其提供的交互操作来帮助用户更深层次地理解领域的发展趋势以及叁个领域之间的关系。本文还以可视化,图形学和数据挖掘叁个学科为例,设计了新话题的发现、交叉领域演化分析、交叉领域话题分析叁个案例来进行研究和分析。本文研究了跨学科研究领域的话题演化关系,并且使用可视分析方法来判定属于各学科领域内部的和交叉不同学科领域的研究话题。用户利用可视分析系统,通过一系列视图与视图之间的联动交互,利用几个视图显示的结果探索和判断一些特定的话题,从而得到关于交叉科研领域的话题演化的结论。叁个案例研究的结果证明了本文提出的方法的有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2015-12-01）
年强,姜飞,周玮,尹文静[7]（2015）在《基于数据挖掘的交叉销售研究》一文中研究指出随着社会经济的发展,市场经济的节奏加快,国内中小企业承受着巨大的竞争压力,如何扩大市场和提高市场占有率,成为企业面临的主要问题。交叉销售方法让企业最大限度地利用企业现有的资源,提高企业营销的效率,满足不同客户的需求。并且能搜索到更广的消费者的消费观念,提高客户数据的真实度,形成一种比较完备的竞争手段。交叉销售方法研究基础是数据仓库的建立,或者说是对其中的决策信息和消费者的相关数据进行存储。利用数据挖掘技术中关联规则相关算法对数据进行处理,预测结果,辅助决策。(本文来源于《品牌》期刊2015年09期）
王艳珍,武苗苗[8]（2015）在《大型数据库交叉型数据鲁棒性挖掘模型仿真》一文中研究指出在大型流媒体数据库数据集中,交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建立是实现对数据库差异属性分类和数据访问的基础。传统方法对大型数据库中的交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建模采用基于遗传算法的数据集聚调度方法,存在较大的路径损耗,数据挖掘的鲁棒性不好。提出改进的基于局部离群点检测遗传进化的大型数据库交叉型数据挖掘模型,构建基于遗传算法的大型流媒体数据库挖掘结构,进行大型流媒体数据库中交叉型数据信息流特征预处理,结合交叉性型数据的离群因子概念,调整流媒体数据调度的位置变换策略,实现交叉性数据的鲁棒性挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能有效数据挖掘的a最大匹配率和局部离群点检测性能,保证了数据挖掘的鲁棒性,各项参数指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。(本文来源于《科技通报》期刊2015年06期）
倪奕[9]（2014）在《交叉销售——挖掘顾客深层需求》一文中研究指出强生视力健公司与我们公司合作的交叉销售项目,在我店已做了近一年的时间。期间我们团队逐渐熟悉了交叉销售的流程、话术和技能,了解到交叉销售是一种挖掘顾客深层需求,并满足顾客多种需求的销售方式;在完成一单销售以后,积极主动地向顾客推荐其他、额外的产品的服务。与强生的合作让我们的顾客在门店有了更好的体验,同时也提升了我们团队的专业知识水平和沟通技能。在这里,我代表我们的团队,借这个平台与大家分享一单真实发生在门店的生意,希望能够对各位同行能(本文来源于《中国眼镜科技杂志》期刊2014年10期）
熊文娟,柳炳祥,赖小亮[10]（2012）在《关联规则挖掘在零售业交叉销售中的应用》一文中研究指出数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,能够帮助人们从海量数据中挖掘出与企业决策有关的信息,以应对日益激烈的市场挑战。利用关联规则算法对零售业交叉销售进行分析,结合数据挖掘软件C lem en tine分析了关联规则挖掘在零售业交叉销售中的实际应用。(本文来源于《电脑开发与应用》期刊2012年10期）
交叉挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来国际贸易摩擦加剧,国内经济增速放缓,银行业面临着巨大的压力和挑战:传统盈利模式带来的收益增长逐渐放缓,客户资金资源被支付宝、微信支付等互联网商业模式所蚕食,商业银行获客能力低、成本高的问题日益显现。本文主要就上述问题中的商业银行获客能力和成本方面择取信用卡获客这一角度来研究,选题源自某商业银行新建的大数据智能营销推荐系中的信用卡推荐模块,论文对系统需求分析、设计的基础上,依据数据挖掘的基本展现和推荐技术,对借记卡交叉营销信用卡营销模块进行了研究和实现,主要工作如下:(1)对借记卡用户中持有信用卡用户数据和信用卡潜在客户数据进行分析,结合业务逻辑建立了借记卡交叉营销模型;(2)在采集的客户数据的基础上,首先对数据进行了预处理,根据数据特征和所要实现的目标进行Logistic回归建模,确定模型的最终变量,并对模型进行评价;(3)应用训练数据对模型进行了训练,并在实际场景中进行了测试和应用。通过对商业银行借记卡交叉营销信用卡的应用研究,将数据挖掘应用于具体的实际业务场景,实现了在存量借记卡客户中推荐信用卡,从而提高了银行收益。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交叉挖掘论文参考文献
[1].张宇敬,安英博,秦响应.多学科交叉融合的金融数据挖掘与分析工程人才培养模式[J].新西部.2019
[2].戈邱.数据挖掘在商业银行借记卡客户交叉营销信用卡的研究与应用[D].郑州大学.2019
[3].陈国梁,陈静,苏瑞,韩婉玉.高中生物学学科交叉渗透知识的挖掘与分析——以苏教版必修1为例[J].中学生物教学.2019
[4].罗纯,张应山.多边矩阵的剖面广义交叉乘法和半张量积及其数据挖掘[J].应用技术学报.2018
[5].李丹丹.关联规则挖掘在银行交叉销售中的应用研究[D].江苏科技大学.2015
[6].蒋心怡.一种关于交叉学科领域话题挖掘的可视分析方法[D].天津大学.2015
[7].年强,姜飞,周玮,尹文静.基于数据挖掘的交叉销售研究[J].品牌.2015
[8].王艳珍,武苗苗.大型数据库交叉型数据鲁棒性挖掘模型仿真[J].科技通报.2015
[9].倪奕.交叉销售——挖掘顾客深层需求[J].中国眼镜科技杂志.2014
[10].熊文娟,柳炳祥,赖小亮.关联规则挖掘在零售业交叉销售中的应用[J].电脑开发与应用.2012