數(shù)據(jù)挖掘類論文參考文獻(xiàn)范例

　　按照字面的意思，參考文獻(xiàn)是文章或著作等寫作過程中參考過的文獻(xiàn)。然而，按照GB/T 7714-2005《文后參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則》的定義，文后參考文獻(xiàn)是指：“為撰寫或編輯論文和著作而引用的有關(guān)文獻(xiàn)信息資源。下面是應(yīng)屆畢業(yè)生網(wǎng)小編整理的數(shù)據(jù)挖掘類論文參考文獻(xiàn)范例希望對大家有所幫助。

　　[1]劉瑩.基于數(shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[J].科技通報(bào).2014(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進(jìn)聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào).2014(04)

　　[3]李欣海.隨機(jī)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[J].應(yīng)用昆蟲學(xué)報(bào).2013(04)

　　[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué).2013(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分組算法及評價(jià)模型[J].電信科學(xué).2013(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補(bǔ)法對隨機(jī)缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版).2012(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進(jìn)決策樹[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版).2010(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[J].信息通信技術(shù).2009(05)

　　[9]武曉巖,李康.基因表達(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì).2006(06)

　　[10]張璐.論信息與企業(yè)競爭力[J].現(xiàn)代情報(bào).2003(01)

　　[11]楊毅超.基于Web數(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)2008

　　[12]徐進(jìn)華.基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)挖掘及其模型研究[D].北京交通大學(xué)2009

　　[13]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[D].西安電子科技大學(xué)2009

　　[14]馮軍.數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)2009

　　[15]于寶華.基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D].天津大學(xué)2009

　　[16]王仁彥.數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營管理[D].華東師范大學(xué)2010

　　[17]彭智軍.數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應(yīng)用[D].重慶大學(xué)2005

　　[18]涂繼亮.基于數(shù)據(jù)挖掘的智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[D].哈爾濱理工大學(xué)2005

　　[19]賈治國.數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古大學(xué)2005

　　[20]馬飛.基于數(shù)據(jù)挖掘的`航運(yùn)市場預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D].大連海事大學(xué)2006

　　[21]周霞.基于云計(jì)算的太陽風(fēng)大數(shù)據(jù)挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學(xué)2014

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[D].成都理工大學(xué)2015

　　[23]明慧.復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[D].大連理工大學(xué)2014

　　[24]陳鵬程.齒輪數(shù)控加工工藝數(shù)據(jù)庫開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)2014

　　[25]岳雪.基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設(shè)計(jì)[D].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院2014

　　[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區(qū)域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學(xué)2014

　　[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項(xiàng)集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學(xué)2015

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學(xué)2015

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機(jī)的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應(yīng)用[D].哈爾濱理工大學(xué)2015

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學(xué)2014

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