數據挖掘論文的參考文獻

　　數據挖掘論文的參考文獻有哪些?以下是小編為大家整理的數據挖掘論文參考文獻范文，希望能幫到你哦，更多內容請瀏覽()。

　　[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷售預測分析[J].科技通報.2019(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[J].太原理工大學學報.2019(04)

　　[3]李欣海.隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲學報.2019(04)

　　[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[J].計算機工程與科學.2019(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[J].電信科學.2019(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學學報(醫學版).2019(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進決策樹[J].現代計算機(專業版).2019(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術與電信客戶分析[J].信息通信技術.2019(05)

　　[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.2019(06)

　　[10]張璐.論信息與企業競爭力[J].現代情報.2019(01)

　　[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學2019

　　[12]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學2019

　　[13]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學2019

　　[14]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學2019

　　[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學2019

　　[16]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學2019

　　[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學2019

　　[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學2019

　　[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學2019

　　[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學2019

　　[21]周霞.基于云計算的太陽風大數據挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學2019

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學2019

　　[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學2019

　　[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開發與數據挖掘研究[D].合肥工業大學2019

　　[25]岳雪.基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[D].西安財經學院2019

　　[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學2019

　　[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學2019

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學2019

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學2019

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學2019

　　[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學2019

　　[32]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學2019

　　[33]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學2019

　　[34]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學2019

　　[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學2019

　　[36]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學2019

　　[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學2019

　　[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學2019

　　[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學2019

　　[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學2019