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一种改进聚类算法在证券公司经纪业务CRM中的应用研究的开题报告

一、研究背景及意义

随着互联网、大数据技术的不断发展，证券公司经纪业务客户关系管理（CRM）系统已逐渐成为证券公司的重要组成部分。聚类算法作为数据挖掘技术的一种重要手段，已广泛应用于证券公司经纪业务CRM中的客户分析和营销决策等方面。

然而，传统的聚类算法存在着一定的局限性，例如处理大规模数据时计算效率低下、对异常数据敏感、对数据特征的敏感度较低等等。为了克服这些局限性，需要尝试对传统聚类算法进行改进，以提高算法的精度和效率，从而更好地服务于证券公司经纪业务CRM系统。

二、研究内容和方法

本研究的主要内容是对传统聚类算法进行改进，以适应证券公司经纪业务CRM系统的应用需求。具体来说，研究将重点关注以下方面：

1.研究聚类算法的局限性，分析所需改进方向。

2.提出改进的聚类算法，并进行算法的理论分析。

3.结合证券公司经纪业务CRM系统的实际情况，对改进后的聚类算法进行应用实验。

4.分析实验结果，评估改进的聚类算法在证券公司经纪业务CRM中的应用效果。

本研究将采用以下方法：

1.文献综述法：通过阅读相关文献，了解聚类算法的发展历程、研究现状和存在的问题等。

2.理论分析法：对聚类算法进行深入研究，挖掘算法的内在规律，从而提出改进思路。

3.实验研究法：利用证券公司经纪业务CRM系统中的实际数据，进行改进算法的应用实验。

4.数据分析法：对实验结果进行数据处理和分析，评估改进算法的效果。

三、预期成果

本研究的预期成果包括以下方面：

1.对聚类算法的局限性进行分析和总结，提出改进方向。

2.提出一种可适用于证券公司经纪业务CRM系统的改进聚类算法，进行算法的理论论证。

3.利用证券公司经纪业务CRM系统中的实际数据，对改进算法进行应用实验，并分析实验结果。

4.评估改进算法在证券公司经纪业务CRM中的应用效果，并探讨算法的应用前景和发展方向。

四、研究进度安排

1.前期调研：阅读相关文献，了解研究现状和发展趋势，明确研究问题。预计用时1个月。

2.算法分析和提出改进方向：对聚类算法进行理论分析，提出改进思路和方向。预计用时2个月。

3.算法改进和实验研究：提出的改进算法进行编程实现，利用证券公司经纪业务CRM系统中的实际数据进行应用实验。预计用时3个月。

4.讨论分析和撰写论文：对实验结果进行数据分析和评估，撰写研究论文。预计用时2个月。

五、参考文献

1.Han,J.,Kamber,M.(2011).Datamining:conceptsandtechniques(3rded.).SanFrancisco:MorganKaufmannPublishers.

2.MacQueen,J.B.(1967).Somemethodsforclassificationandanalysisofmultivariateobservations.ProceedingsoftheFifthBerkeleySymposiumonMathematicalStatisticsandProbability,1(14),281-297.

3.Xu,R.,Wunsch,D.C.(2005).Surveyofclusteringalgorithms.IEEETransactionsonNeuralNetworks,16(3),645-678.