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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于数据挖掘的教材库存控制与重印策略研究
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基于数据挖掘的教材库存控制与重印策略研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 选题背景和意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国内研究现状第11-12页
        1.2.2 国外研究现状第12-13页
    1.3 论文主要内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-17页
2 教材出版重印概述第17-27页
    2.1 教材出版第17-20页
        2.1.1 教材第17页
        2.1.2 出版第17-18页
        2.1.3 国内外教材出版概述第18-20页
    2.2 教材重印第20-23页
        2.2.1 印制分类第20页
        2.2.2 重印方式第20-22页
        2.2.3 重印流程第22-23页
    2.3 教材重印问题分析第23-25页
    2.4 本章小结第25-27页
3 基于随机森林算法的教材重印模型构建第27-47页
    3.1 出版数据挖掘第27-29页
        3.1.1 数据挖掘在出版业的应用第27页
        3.1.2 数据挖掘的任务与流程第27-28页
        3.1.3 教材重印中的数据挖掘第28-29页
    3.2 随机森林理论概述第29-34页
        3.2.1 决策树第29-31页
        3.2.2 CART算法第31-32页
        3.2.3 Bagging算法第32页
        3.2.4 随机森林算法第32-34页
    3.3 数据预处理与特征选择第34-37页
    3.4 重印分类子模型第37-40页
        3.4.1 分类算法的概念第37-38页
        3.4.2 分类算法选择第38-39页
        3.4.3 分类模型构建第39-40页
    3.5 销量预测子模型第40-44页
        3.5.1 预测步骤第40-41页
        3.5.2 常用的预测方法第41-42页
        3.5.3 预测模型构建第42-44页
    3.6 重印模型应用与价值验证第44-45页
        3.6.1 重印策略提出第44-45页
        3.6.2 重印模型价值验证第45页
    3.7 本章小结第45-47页
4 某出版社教材重印的实例研究第47-69页
    4.1 教材重印模型概述第47-48页
    4.2 数据分析与处理第48-52页
        4.2.1 数据采集原则第48页
        4.2.2 出版现状分析第48-51页
        4.2.3 数据处理第51-52页
    4.3 分类模型实现第52-56页
        4.3.1 随机森林分类第52-54页
        4.3.2 多项逻辑回归分类第54-56页
        4.3.3 对比分析第56页
    4.4 预测模型实现第56-62页
        4.4.1 直接预测第57-58页
        4.4.2 离散化预测第58-62页
        4.4.3 综合分析第62页
    4.5 模型实证第62-66页
    4.6 模型采用第66-68页
    4.7 本章小结第68-69页
5 总结与展望第69-71页
    5.1 总结第69页
    5.2 展望第69-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-77页
附录第77-81页

 
 
论文编号BS4055164,这篇论文共81
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