| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状和文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 应用关联规则对贩毒人员属性分析 | 第15-29页 |
| 2.1 关联规则与APRIORI算法概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 关联规则简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Apriori算法基本介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.3 术语 | 第17-18页 |
| 2.1.4 提高Apriori算法效率 | 第18页 |
| 2.2 算法的改进 | 第18-21页 |
| 2.2.1 进行分析 | 第19-21页 |
| 2.3 关联规则在贩毒犯罪行为中的应用 | 第21-22页 |
| 2.4 应用中的问题 | 第22页 |
| 2.5 改进的关联规则算法 | 第22-25页 |
| 2.5.1 加权模型的定义 | 第22-24页 |
| 2.5.2 加权模型算法 | 第24-25页 |
| 2.6 实证分析 | 第25-29页 |
| 2.6.1 数据来源与说明 | 第26-27页 |
| 2.6.2 进行分析 | 第27-29页 |
| 第3章 LOGISTIC回归模型预测犯罪嫌疑人概率 | 第29-47页 |
| 3.1 普通的线性模型 | 第29-30页 |
| 3.2 广义线性模型与LOGISTIC模型 | 第30-36页 |
| 3.3 实证分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 数据来源与说明 | 第36-37页 |
| 3.3.2 进行分析 | 第37-41页 |
| 3.4 评价和对比模型 | 第41-47页 |
| 3.4.1 交叉验证 | 第41-42页 |
| 3.4.2 线性判别分析 | 第42-44页 |
| 3.4.3 进行对比 | 第44-47页 |
| 第4章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 4.1 总结 | 第47页 |
| 4.2 展望 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |