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4.2.2 在線品牌忠誠度度量的在線錯誤數據檢測算法
4.2.3 在線品牌忠誠度度量的在線缺失數據檢測算法
4.3 在線品牌忠誠度度量的在線數據清洗算法的設計與實現
4.3.1 在線品牌忠誠度度量的在線重復數據清洗算法
4.3.2 在線品牌忠誠度度量的在線數據轉換類型算法的
設計與實現
4.3.3 在線品牌忠誠度度量的在線錯誤數據清洗算法的
設計與實現
4.3.4 在線品牌忠誠度度量的在線缺失數據清洗算法
4.3.5 在線品牌忠誠度度量的在線數據合並和過濾算法
4.4 本章小結
5 在線品牌忠誠度度量的機器學習方法模型構建
5.1 機器學習聚類算法理論
5.1.1 聚類的概念
5.1.2 劃分聚類算法
5.2 在線品牌忠誠度度量模型特征概述
5.2.1 在線品牌忠誠度度量模型特征選擇依據
5.2.2 在線品牌忠誠度度量模型特征指標定義
5.3 在線品牌忠誠度度量模型特征構建
5.3.1 在線品牌忠誠度度量模型行為特征集構建算法
5.3.2 在線品牌忠誠度度量模型態度特征集構建算法
5.3.3 在線品牌忠誠度度量模型時間特征集構建算法
5.3.4 在線品牌忠誠度度量模型用戶特征集構建算法
5.3.5 在線品牌忠誠度度量模型初始特征集構建算法
5.4 在線品牌忠誠度度量模型構建
5.4.1 在線品牌忠誠度度量模型的要素定義
5.4.2 在線品牌忠誠度度量模型的要素實例
5.4.3 在線品牌忠誠度度量模型的方法定義
5.4.4 在線品牌忠誠度度量模型的構建實現
5.5 本章小結
6 在線品牌忠誠度度量模型檢驗
6.1 在線品牌忠誠度度量模型檢驗概述
6.1.1 聚類模型有效性
6.1.2 聚類模型有效性的檢驗方法
6.2 在線品牌忠誠度度量模型檢驗指標設計
6.2.1 在線品牌忠誠度度量模型內部有效性指標
6.2.2 在線品牌忠誠度度量模型外部有效性指標
6.3 在線品牌忠誠度度量模型內部有效性指標檢驗實現
6.3.1 在線品牌忠誠度度量模型 SSE 指標檢驗算法
6.3.2 在線品牌忠誠度度量模型 SSB 指標檢驗算法
6.3.3 在線品牌忠誠度度量模型 Intra DPS 指標檢驗算法
6.3.4 在線品牌忠誠度度量模型 Inter DPS 指標檢驗算法
6.3.5 在線品牌忠誠度度量模型交叉檢驗算法
6.4 在線品牌忠誠度度量模型外部有效性指標檢驗實現
6.4.1 Allan L. Baldinger 和 Joel Rubinson 的理論檢驗
6.4.2 Palto 理論的檢驗
6.5 本章小結
7 在線品牌忠誠度度量的模型優化
7.1 在線品牌忠誠度度量的模型數據處理優化方法
7.1.1 增加數據量

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