基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70771067
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    贺昌政
  • 依托单位：
    四川大学
  • 学科分类：
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

构建基于自组织数据挖掘的CRM客户分析方法抗干扰理论框架，给出课题组在运用自组织数据挖掘进行CRM客户分析时已发现问题的解决途径，改进自组织数据挖掘以扩大它在CRM客户分析中的应用范围，通过实证提出可操作的基于自组织数据挖掘的客户分析方法体系。研究成果将为CRM客户分析开辟新途径，系统完善改进自组织数据挖掘的理论和方法，为以客户为中心的新的管理模式提供新的研究方法。

结项摘要

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
基于GMDH组合的中国GDP预测模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    统计与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    腾格尔;何跃
  • 通讯作者：
    何跃
基于OCA的客户细分研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    情报杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵珩君
  • 通讯作者：
    赵珩君
基于灰色LM-BP神经网络对第三产业综合指数的预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国商贸
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何跃;吕一清
  • 通讯作者：
    吕一清
线性GMDH参数模型的无偏估计研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    统计研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    鲁茂;贺昌政;李慧
  • 通讯作者：
    李慧
A dynamic classifier ensemble selection approach for noise data
噪声数据的动态分类器集成选择方法
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2010.05.021
  • 发表时间：
    2010-09
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Liu, Dunhu;Jiang, Xiaoyi;Xiao, Jin;He, Changzheng
  • 通讯作者：
    He, Changzheng

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  • 作者：
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其他文献

基于动态分类器集成选择的不完整数据客户分类方法实证研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    管理评论
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张婷婷;贺昌政;肖进
  • 通讯作者：
    肖进
基于迁移学习的客户信用评估模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    运筹与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱兵;贺昌政;李慧媛
  • 通讯作者：
    李慧媛
华西医院门诊患者就医等待时间的定量分析与研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    刘红, 刘姿, 石应康,等. 华西医院门诊患者就医等待时间的定量分析与研究[J]. 中国医院, 2012(11):36-37.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘红;刘姿;石应康;谭明英;贺昌政
  • 通讯作者：
    贺昌政
基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖进;刘敦虎;贺昌政;
  • 通讯作者：
基于OCA聚类集成的客户细分模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    情报杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高伟;贺昌政;肖进
  • 通讯作者：
    肖进

其他文献

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  • 期刊：
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贺昌政的其他基金

面向数据特点的客户价值区分集成模型研究
  • 批准号：
    71071101
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
GMDH网络及在经济系统的复杂性中的应用研究
  • 批准号：
    70271073
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    15.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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