作者:
原文服务方: 湖南理工学院学报(自然科学版)       
摘要:
随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策质量和市场竞争力,数据挖掘技术的出现使企业"数据变知识"成为可能.文章主要结合商业银行的实际,探讨了核聚类方法在提高银行服务成功率等方面的应用.
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文献信息
篇名 基于改进的模糊核C-均值算法在商业银行客户细分中的应用
来源期刊 湖南理工学院学报(自然科学版) 学科
关键词 数据挖据 核聚类 商业银行 客户关系管理
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-27
页数 4页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-5298.2007.01.008
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖据
核聚类
商业银行
客户关系管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南理工学院学报(自然科学版)
季刊
1672-5298
43-1421/N
大16开
1988-01-01
chi
出版文献量(篇)
2108
总下载数(次)
0
总被引数(次)
5747
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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