数据挖掘论文的参考文献

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数据挖掘论文的参考文献

[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.2019(07)

[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.2019(04)

[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2019(04)

[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.2019(03)

[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2019(02)

[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).2019(05)

[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).2019(01)

[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.2019(05)

[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.2019(06)

[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.2019(01)

[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2019

[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2019

[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2019

[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2019

[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2019

[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2019

[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2019

[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2019

[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2019

[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2019

[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2019

[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2019

[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2019

[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2019

[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2019

[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学2019

[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2019

[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2019

[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2019

[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2019

[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2019

[32]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2019

[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2019

[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2019

[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2019

[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2019

[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2019

[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2019

[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2019

[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2019

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