面向客户全生命周期分析与决策的数据挖掘关键算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61073051
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    邓胜春
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

以客户为中心的分析型客户关系管理成为电子商务时代制胜的关键。不同于一.般的操作型CRM, 它是基于海量的客户数据, 通过数据挖掘技术发现隐含在数据中的有用信.息, 将数据转化成知识, 最终通过应用知识来获取利润。客户群分析与决策是分析型CRM 中.最重要的问题之一，而已有的相关研究与应用中，大部分的工作只是对其中的某个子问题进.行了研究，故而在系统性、完备性和有效性方面存在着一定的不足。因此，针对现有客户群.分析方法在解决实际管理决策应用中存在的精确度、效率和实用性方面的问题，研究面向客.户全生命周期分析与决策的数据挖掘关键算法，在理论上，提出一些新的数据挖掘问题，并设计一系列的新颖的算法，使其挖掘的结果能够最大限度的被用户在CRM 的决策过程中直接使用；在实际应用中，数据挖掘方法通过对客户数据的分析，有效地满足顾客需求，提高企业效益，具有重要的应用价值。

结项摘要

课题针对现有客户群分析方法在解决实际管理决策应用中存在的精确度、效率和实用性方面的问题，研究面向客户全生命周期分析与决策的数据挖掘关键算法，并进行初步的企业应用验证。课题的主要工作体现在：(1) 建立面向客户全生命周期分析的体系与模型，为实际应用提供切实可行的参考；(2) 提出基于聚类集成的聚类分析优化模型与算法，有效地进行客户的分群；(3) 提出基于FP-Tree的强相关项目对挖掘问题模型与算法，解决客户群特性分析；(4) 提出基于子空间的离群点集成框架与类别离群点检测算法，解决客户群之间客户的转移分析；(5) 提出基于归纳学习的动作规则问题模型与算法，有效解决客户提升规则的挖掘分析；开发原型系统，在企业初步应用，并取得了一定的效果，从而在一定程度上验证了课题说研究的方法与算法的有效性。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Short Text Clustering with Expanding Keywords through Concept Graph.
通过概念图扩展关键词的短文本聚类。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiaohui Huang;Yunming Ye;Xiaolin Du;Shengchun Deng
  • 通讯作者：
    Shengchun Deng
tNN-MEANS: a tNN ball rolling method for robust clustering with automatic determination of number of clusters.
tNN-MEANS：一种用于鲁棒聚类的 tNN 滚珠方法，可自动确定聚类数量。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computers
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yanfeng Zhang;Xiaofei Xu;Yingqun Liu;Shengchun Deng;Yunming Ye
  • 通讯作者：
    Yunming Ye
A Comparative Study on Clustering-Based Classification Algorithms.
基于聚类的分类算法的比较研究。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    ICIC Express Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhaocai Sun;Zhi Liu;Yunming Ye;Shengchun Deng;Zhexue Huang
  • 通讯作者：
    Zhexue Huang

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其他文献

面向异构并行架构的大规模原型学习算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    苏统华;李松泽;邓胜春;于洋;白薇
  • 通讯作者：
    白薇
面向连续叠写的高精简中文手写识别方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戴洪良;张健;马培军;邓胜春
  • 通讯作者：
    邓胜春
基于双层规划的集群式供应链供应商激励机制研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    运筹与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄飞鹏;李向阳;邓胜春;HUANG Fei-peng,LI Xiang-yang,DENG Sheng-chun(Sch.o
  • 通讯作者：
    HUANG Fei-peng,LI Xiang-yang,DENG Sheng-chun(Sch.o

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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