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基于过程挖掘的电商业务风险预测方案的设计与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-18页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究意义第13页
    1.3 国内外研究现状第13-14页
    1.4 问题阐述与研究内容第14-15页
    1.5 论文研究方法第15页
    1.6 论文组织结构第15-16页
    1.7 本章小结第16-18页
2 问题解决途径与方法研究第18-34页
    2.1 过程挖掘第18-19页
    2.2 模型检测与时序逻辑第19-21页
        2.2.1 模型检测第19-20页
        2.2.2 时序逻辑第20-21页
    2.3 业务过程建模语言第21-24页
        2.3.1 Petri网及其可达图第21-23页
        2.3.2 业务流程建模标注—BPMN第23-24页
    2.4 业务模型检测算法的分析与选择第24-29页
        2.4.1 基于Buchi自动机的模型检测第24-25页
        2.4.2 基于LTL公式的自动机模型检测第25-27页
        2.4.3 on-the-fly模型检测算法第27-29页
    2.5 用户预测模型的分析与选择第29-32页
        2.5.1 基本马尔科夫模型(1th-Markov)第30页
        2.5.2 K阶马尔科夫模型(Kth-Markov)第30-31页
        2.5.3 MD模型(All-Kth-Markov-and-Digraph)第31-32页
    2.6 本章小结第32-34页
3 模型检测与业务漏洞识别第34-44页
    3.1 事件日志数据处理第35页
    3.2 业务过程模型构建第35-38页
    3.3 模型检测性质规范第38-42页
        3.3.1 LTL公式转换成自动机第38-39页
        3.3.2 基于自动机模型检测第39-41页
        3.3.3 采用on-the-fly进行模型检测第41-42页
    3.4 本章小结第42-44页
4 系统需求分析第44-52页
    4.1 需求分析综述第44-45页
        4.1.1 系统特点分析第44页
        4.1.2 角色特点分析第44-45页
        4.1.3 相关平台调研第45页
    4.2 功能性需求第45-49页
        4.2.1 日志文件处理模块第47-48页
        4.2.2 预测模型构建模块第48-49页
        4.2.3 预测算法实现模块第49页
    4.3 非功能性需求第49-50页
    4.4 本章小结第50-52页
5 系统概要设计第52-62页
    5.1 系统架构设计第52-53页
    5.2 功能模块划分第53-54页
    5.3 数据存储设计第54-58页
    5.4 系统环境第58-60页
        5.4.1 硬件环境第58-59页
        5.4.2 软件环境第59-60页
    5.5 本章小结第60-62页
6 系统详细设计与实现第62-82页
    6.1 用户行为预测算法设计第62-64页
    6.2 算法性能对比第64-65页
    6.3 预测模型构建第65-66页
    6.4 用户行为预测模块详细设计与实现第66-75页
        6.4.1 日志文件处理模块详细设计与实现第67-70页
        6.4.2 预测模型构建模块详细设计与实现第70-72页
        6.4.3 预测算法实现模块详细设计与实现第72-75页
    6.5 权限管理模块详细设计与实现第75-76页
    6.6 报表生成模块详细设计与实现第76-78页
    6.7 邮件提醒模块详细设计与实现第78-80页
    6.8 本章小结第80-82页
7 方案验证第82-86页
    7.1 实验部署第82-83页
    7.2 实验指标第83页
    7.3 实验结果第83-84页
    7.4 非功能性测试第84-85页
    7.5 本章小结第85-86页
8 总结与展望第86-88页
    8.1 总结第86-87页
    8.2 展望第87-88页
参考文献第88-90页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第90-94页
学位论文数据集第94页

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