数据挖掘技术在警务综合信息系统的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENT | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·论文的研究背景 | 第13-15页 |
| ·国内外研究状况 | 第15-18页 |
| ·本文的研究意义 | 第18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 公安数据仓库 | 第20-33页 |
| ·公安数据仓库分析 | 第20-22页 |
| ·数据整合需求分析 | 第20-21页 |
| ·数据仓库技术 | 第21页 |
| ·公安数据仓库 | 第21-22页 |
| ·公安数据仓库的架构模型 | 第22-23页 |
| ·公安数据源分析 | 第23-24页 |
| ·公安数据预处理 | 第24-27页 |
| ·数据清理 | 第24-25页 |
| ·数据集成 | 第25-26页 |
| ·数据变换 | 第26页 |
| ·数据归约 | 第26-27页 |
| ·数据抽取工具的应用 | 第27-32页 |
| ·CDC数据复制 | 第27-28页 |
| ·Kettle数据抽取 | 第28-29页 |
| ·Kettle和CDC结合设计 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 数据立方与公安数据模型 | 第33-41页 |
| ·数据立方相关技术 | 第33-35页 |
| ·数据立方 | 第33-34页 |
| ·联机分析处理 | 第34-35页 |
| ·数据概念分层分析 | 第35-37页 |
| ·公安数据立方的数据模型 | 第37-38页 |
| ·数据立方体的物化策略 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据挖掘算法的应用研究 | 第41-60页 |
| ·公安数据仓库中的关联规则挖掘 | 第41-50页 |
| ·关联规则 | 第41-42页 |
| ·Apriori算法 | 第42-44页 |
| ·多维关联规则 | 第44页 |
| ·出入境人员数据的关联挖掘 | 第44-49页 |
| ·根据目标属性产生关联规则 | 第49-50页 |
| ·决策树在出入境数据中的应用 | 第50-55页 |
| ·决策树算法 | 第50-51页 |
| ·生成出入境数据决策树 | 第51-53页 |
| ·决策树剪枝 | 第53-54页 |
| ·生成决策规则 | 第54-55页 |
| ·相关案件的挖掘 | 第55-59页 |
| ·相似度矩阵 | 第55-56页 |
| ·属性变量之间的相似度 | 第56-58页 |
| ·相关案件挖掘算法 | 第58-59页 |
| ·相关案件挖掘 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 决策分析和多维分析设计与实现 | 第60-72页 |
| ·警综系统 | 第60-62页 |
| ·警综系统介绍 | 第60-61页 |
| ·警综系统架构 | 第61页 |
| ·数据挖掘系统架构 | 第61-62页 |
| ·主题表与数据立方的构建 | 第62-64页 |
| ·数据可视化 | 第62-63页 |
| ·主题表划分 | 第63页 |
| ·构造数据立方 | 第63-64页 |
| ·决策分析实现 | 第64-66页 |
| ·区域维可视化 | 第64页 |
| ·时间维可视化 | 第64-65页 |
| ·其他维度可视化 | 第65页 |
| ·决策分析结果可视化 | 第65页 |
| ·决策分析实现效果 | 第65-66页 |
| ·多维分析实现 | 第66-69页 |
| ·涉黑六类案件多维立方体 | 第66-67页 |
| ·生成多维报表 | 第67-68页 |
| ·多维分析 | 第68-69页 |
| ·性能优化的分析 | 第69-71页 |
| ·传统设计的缺点 | 第69-70页 |
| ·方案优化 | 第70-71页 |
| ·优化后性能的分析 | 第71页 |
| ·本章总结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间参加的研究项目和发表的学术论文 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
