基于数据挖掘技术的犯罪行为分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·本课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·本课题的研究目的与实际意义 | 第9-10页 |
| ·聚类技术和关联规则方法 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘技术在犯罪行为分析中的应用 | 第12页 |
| ·本课题的研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 犯罪行为分析系统的设计 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14-19页 |
| ·系统需求与架构 | 第19-22页 |
| ·各模块的功能设计 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 聚类技术在犯罪行为分析中的应用 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·k均值聚类算法 | 第26-27页 |
| ·犯罪行为的聚类分析 | 第27-33页 |
| ·犯罪数据聚类分析模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 关联规则分析在犯罪行为分析中的应用 | 第36-47页 |
| ·关联规则 | 第37-39页 |
| ·关联规则算法概述及典型算法分析 | 第39-42页 |
| ·关联规则在犯罪行为分析中的应用 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统开发与实现 | 第47-53页 |
| ·开发环境与配置 | 第47-48页 |
| ·系统截图 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |