第1章绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 相关的理论和技术
1.4本书研究的内容和方法
1.5本书结构安排
第2章客户流失预测模型新结构
2.1 基于数据特征的客户流失预测模型结构
2.2 基于特征分析的客户流失预警系统结构
第3章客户流失数据特征分析
3.1 基于满意控制的客户流失两类错误研究
3.2 基于不平衡数据集的客户流失预测研究
3.3 支持向量机在客户流失预测中的解释性
第4章网络客户流失预测
4.1 网络客户流失研究概述
4.2 基于客户价值的网络客户流失预测
4.3 融入客户评论情感的网络客户流失预测
4.4 网络客户流失预测未来研究讨论
第5章集成理论与客户流失预测
5.1 基于选择性集成的客户流失预测研究
5.2 基于粗糙集理论一神经网络一蜂群算法集成的客户流失研究
5.3 基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的客户流失预测研究
5.4 基于集成学习的网购客户流失预测研究
第6章其他预测算法研究
6.1 区域物流需求的组合预测模型研究
6.2 基于属性约简的区域物流需求预测
6.3 基于灰色神经网络集成的区域物流需求预测研究
6.4 非规则弯曲形变的不变量表示
6.5 遥感图像配准和异常检测方法
参考文献
后记