基于序列图像建模的多视图模型合并策略

通过基于单幅图像的建模方法或者基于立体像对的建模方法，可以恢复图像序列中每一幅图像或者立体图像对对应的模型．但所得的是局部模型，并非物体的完整模型．针对这一问题，提出了一种基于图像建模的多视图模型合并策略．根据建筑物模型的规整性，在从单幅图像恢复出建筑物模型的基础上，给出了一种简单灵活、易于实现的针对建筑物的多视图合并方法，从而得到完整的场景模型．该方法大致分为建立视图公共坐标系链表、坐标转换、顶点合并、模型合拢等几部分．从整个过程来看，该方法系统、完善，实验结果显示每一步的操作都是可行的，并且是有效的．     

银行CRM系统的分析与设计

银行建立以客户为中心的服务体系，对于维系老客户，争取新客户，挖掘黄金客户，增强市场竞争能力有重要的意义。目前，采用CRM管理理念，搭建服务平台，建立相应CRM系统，是银行建立性能卓越的客户服务系统的重要方法。文中介绍了CRM的管理理念和基本概念，研究了银行建立CRM系统的必要性和技术要素，给出了银行CRM系统的设计结构及其应用条件和实现步骤。并按照这一设计思路，为某商业银行初步设计实施了一套银行CRM系统。     

SaaS进销存系统实战架构分析

当今市面上的SaaS系统中,以CRM系统居多,而进销存相关的应用却少之又少。本文从SaaS成熟度模型的角度出发,分析了整体技术架构、数据库层、应用层,以及视图层的设计要点。     

FSC--利用频繁项集挖掘估算视图大小

OLAP系统中经常要在大规模数据库上进行复杂查询．为了提高查询响应速度,往往要事先物化一些视图．在考虑选择物化哪些视图时,必须首先解决视图大小的估算问题．目前,对于视图大小的估算,主要有两种方法：一种是利用概率模型和数学估算的方法;另一种是假定数据符合某种特定的分布模型．通过采样确定模型的参数,并将其推广到整个数据集进行估算．提出了一种视图估算的新方法FSC,引入了频繁项集挖掘的思想,在扫描两次数据库后可以得到cube中所有视图大小的估算值．实验证明,与同类算法相比,FSC的精度有较大地提高,特别是针对倾斜度较大的数据集．     

面向直销的客户关系管理系统及其应用研究

由于市场竞争的发展、目前企业之间的竞争已经从产品竞争深化到了客户服务竞争，以客户为中心的客户关系管理系统(CRM)越来越受到企业的重视。章通过对直销业务的研究，提出一种面向直销的CRM系统模型DSCRM，阐述了一个基于该模型的实例系统——雀巢公司桶装水直销业务领域的客户关系管理系统(NCWCRM)的设计与实现。     

扩展RBAC的CRM动态用户访问控制模型与实现

通过研究CRM用户管理系统的特点，提出一种新型的扩展RBAC的CRM动态用户访问控制模型，并对该模型进行详细的定义和分析。该模型通过用户—角色—权限的权限授权模式，减少了授权管理的复杂性；通过角色等级和职责分离约束解决了用户角色职能交叉重叠的问题；引入团队和个性化数据集的概念，改善了系统的数据的访问隔离问题并完善了用户个性化；最后介绍系统实现实例。     

基于面向对象方法的视图建模及分析

在运用面向对象的方法和基于统一建模语言(UML)建模机制的基础上,分析了系统模型的体系结构,给出了新的建模方法,选择视图方式之后采用了静态建模和动态建模两种建模机制,并将两种建模以视图模型的形式体现,为传统的建模方法引入新的方法和思路。     

PKTS view：一种多媒体数据库视图

在多媒体数据库管理系统中采用视图技术是一个新的课题。文章分析了逻辑视图和实视图在应用于MMDBMS时的不足，给出了一个多媒体数据库视图的时间成本和空间成本模型，并基于这些分析，提出了一种新的视图模式．较好地解决了该类应用中时间成本与空间成本的矛盾。     

银行CRM系统的分析与设计

银行建立以客户为中心的服务体系,对于维系老客户,争取新客户,挖掘黄金客户,增强市场竞争能力有重要的意义.目前,采用CRM管理理念,搭建服务平台,建立相应CRM系统,是银行建立性能卓越的客户服务系统的重要方法.文中介绍了CRM的管理理念和基本概念,研究了银行建立CRM系统的必要性和技术要素,给出了银行CRM系统的设计结构及其应用条件和实现步骤.并按照这一设计思路,为某商业银行初步设计实施了一套银行CRM系统.     

客户价值评价体系在高尔夫CRM 中的研究

客户价值评价体系是CRM（CustomerRelationshipManagement,即客户关系管理）系统的核心,通过对高尔夫行业客户价值评价体系的分析,建立了高尔夫球场预定服务业客户价值评价体系模型,介绍了应用层次分析法计算该模型的客户价值．根据不同的客户价值把客户分为四种类型,建议针对不同类型的客户采用不同的营销、销售以及服务策略．最后介绍了该模型在CRM系统中的应用．     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

A BI‐LEVEL DECISION MODEL FOR CUSTOMER CHURN ANALYSIS

This paper develops a bi‐level decision model and a solution approach to optimizing service features for a company to reduce its customer churn rate. First, a bi‐level decision model, together with its modeling approach, are developed to describe the gaming relationship between decision makers in a company (service provider) and its customers. Then, a practical solution approach to reaching solutions for the bi‐level‐modeled customer churn problem is developed. Finally, experiments and case studies are conducted to illustrate the bi‐level decision model and the solution approach.     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

医院客户关系管理系统体系结构设计

HCRM是医院客户关系管理系统的简称。其主要目的是通过建立HCRM系统,想方设法为客户提供全方位的、满意的服务,以维持和保留现有客户,吸引潜在客户,去提高医院的核心竞争力。该文根据客户关系管理的管理理念和机制,结合医院管理的实际情况,对医院客户关系管理(HCRM)软件的需求分析、数据字典的准备等进行深入细致的研究。将统一建模语言(UML)应用于系统的开发设计中,采用先进的开发工具,数据交换为基于网络的C/S结构,自顶向下设计,考虑用户的特定需求,采用面向对象的方法设计用户界面,并提出相应的解决方案。     

基于数据挖掘的客户细分框架模型

数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客广细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。     

一种基于CRM的数据库设计模式

客户关系管理是以客户为中心的新型管理机制，为充分发挥其优势，基于客户关系管理而开发的数据库必须具有数据冗余小、灵活性高的特点。提出一种数据库设计模式，通过将实体归类并为不同类别的实体提取公共属性，从而使利用该模式设计的数据库在避免数据冗余的同时又具有很强的灵活性。实践证实这种设计模式特别适合于客户关系管理系统的数据库设计。     

基于Agent的超市客户关系管理系统的研究

采用Multi-Agent系统中各Agent成员间相互协作的协调机制,并遵循FIPA协议在JADE平台上实现了消息模式的通信机制,将SQL Server 2005作为后台数据库,创建了基于Multi-Agent的超市客户关系管理系统.采用基于Agent的蚁群聚类算法对预测为流失的客户进行客户价值细分,通过细分结果评定客...     

中国科学院超级计算中心用户管理系统设计与实现

我们运用数据库技术构建了一套基于Web的超级计算用户服务管理系统,这一系统结合中科院超级计算中心用户服务的实际需求及特点,克服以前只有人工服务模式的缺点,实现了适合中科院超级计算中心业务模式的用户自服务。该系统是一个综合性智能化的超级计算用户服务管理系统,为超级计算用户提供了方便、高效、易用的平台,同时也便于管理者有效地管理超级计算环境的资源及用户。     

基于主成分分析的B2C客户分类方法研究

随着电子商务的发展,以"客户为中心"已成为电子商务企业的经营策略,而任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础。然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,如何对其正确、高效地分类是一个难题。根据电子商务客户信息的特点,构建B2C客户分类模型,提出了先对客户信息进行主成分分析以消除属性之间的依赖性,而后用朴素贝叶斯算法进行分类的新方法。实验表明了该方法的有效性。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念,针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题,分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。