| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·国内研究现状 | 第17-18页 |
| ·国外研究现状 | 第18-19页 |
| ·本课题主要研究工作和创新点 | 第19-21页 |
| ·本课题主要研究工作 | 第19-20页 |
| ·本课题创新点 | 第20-21页 |
| ·本文组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 文本分类技术介绍 | 第22-32页 |
| ·文本分类预处理 | 第22-24页 |
| ·文本分词 | 第22-23页 |
| ·去停用词 | 第23-24页 |
| ·文本表示模型 | 第24-25页 |
| ·特征抽取方法 | 第25-27页 |
| ·信息增益 | 第25-26页 |
| ·互信息 | 第26页 |
| ·χ~2统计量 | 第26页 |
| ·文本证据权方法 | 第26-27页 |
| ·特征权重计算 | 第27-28页 |
| ·常用分类算法简介 | 第28-32页 |
| ·K-最近邻分类器 | 第28-29页 |
| ·贝叶斯分类 | 第29-30页 |
| ·支持向量机算法 | 第30-32页 |
| 第三章 Android数据提取端 | 第32-46页 |
| ·Android系统简介 | 第32-34页 |
| ·Android系统常用数据提取 | 第34-44页 |
| ·通讯录提取 | 第35-37页 |
| ·通话记录提取 | 第37-38页 |
| ·短信记录提取 | 第38-39页 |
| ·备忘录数据提取 | 第39-41页 |
| ·邮件数据提取 | 第41-42页 |
| ·浏览记录提取 | 第42-44页 |
| ·APP数据提取 | 第44页 |
| ·可移动存储卡数据提取 | 第44-45页 |
| ·其它数据提取 | 第45-46页 |
| 第四章 Android电子取证智能分析系统的设计与实现 | 第46-58页 |
| ·数据获取模块 | 第46-48页 |
| ·关键字分析 | 第48-50页 |
| ·文本预处理 | 第50-54页 |
| ·基于依存文法的特征抽取 | 第51-53页 |
| ·特征频率统计 | 第53-54页 |
| ·特征权重计算 | 第54页 |
| ·自动证据分析 | 第54-56页 |
| ·证据可视化 | 第56-58页 |
| 第五章 实验分析 | 第58-62页 |
| ·实验介绍 | 第58页 |
| ·数据传输实验 | 第58-59页 |
| ·证据分类实验 | 第59-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62页 |
| ·未来展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 作者及导师介绍 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73-74页 |