基于移动代理的层次化数据挖掘模型

目前，移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心。提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。利用数据挖掘技术，从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等多个维度出发，挖掘大量用户行为数据的价值。建立了终端换机模型，包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型。这些模型可以帮助实现移动终端的精准营销。

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

该项目聚焦广东移动佛山地区的用户流失问题，利用SPSS Clementine数据挖掘平台，构建了精准的用户流失预警模型。模型有效识别潜在流失用户，为精准营销和客户关系管理提供数据支持，助力提升用户留存率。

提出了一种结合层次分析法(AHP)和数据挖掘技术的砂型铸造工艺自评价模型。该模型首先利用AHP方法构建了多级指标体系，对影响砂型铸造质量的因素进行层次化分析，确定各指标权重。然后，利用数据挖掘技术对历史生产数据进行分析，建立预测模型，对砂型铸造工艺进行评价。 该模型具有以下优势： 层次分明，逻辑清晰: AHP方法能够将复杂的评价问题分解成多个层次，使评价指标更加清晰明确。 定量分析，客观评价: 通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，能够克服传统评价方法的主观性，实现对砂型铸造工艺的客观评价。 预测性强，指导改进: 建立的预测模型可以对未来的生产情况进行预测，为工艺改进提供指导。 模型应用 该模型已成功应用于实际生产中，并取得了良好的效果。通过对模型评价结果的分析，可以 identifying 出影响砂型铸造质量的关键因素，并制定相应的改进措施，有效提高了铸件质量和生产效率。 未来展望 未来，我们将进一步完善该模型，并将其推广应用到其他铸造工艺中，为提高铸造行业整体水平做出贡献。

优点：- 数据结构清晰，查询效率高- 提供良好的数据完整性支持 缺点：- 多对多关系表示困难- 插入和删除操作受限- 查询子节点必须通过父节点- 结构严密，导致命令程序化

这份PPT深入探讨数据挖掘与智能代理技术的结合，阐述如何利用智能代理技术提升数据挖掘效率和效能。内容涵盖： 数据挖掘基础知识 智能代理技术概述 两者融合应用场景 案例分析 未来发展趋势

Matlab图像膨胀代码ABBA：基于代理的银行系统模型描述ABBA是一种基于代理的模型，用于分析银行系统中的风险。银行的业务决策推动银行间网络的内生形成。 ABBA提供多样化的银行决策选择，具体取决于银行的资产负债表和资本状况，包括股息支付规则、信贷扩张以及通过风险权重优化动态调整资产负债表。该平台展示了监管要求变化对偿付能力、流动性和互联风险的影响。它还为进一步开发大型、自下而上的基于代理的宏观金融模型提供了基础构件。详细模型机制可以在SSRN获取。LibreOffice演示文稿简洁展示了模型功能。NetLogo程序主要记录在目录结构中。需要NetLogo 5.2.1版本，不支持NetLogo 6.0及以上版本。其他处理NetLogo程序输出的辅助Matlab m文件。如有兴趣进一步扩展和定制ABBA，或在银行和金融应用的ABM模型合作工作中，请通过以下电子邮件地址与我联系。

讲解了如何进行数据库的简单层次化查询，以及如何有效地应用这些查询技巧。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。