| 论文创新点 | 第5-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 1 引言 | 第15-31页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 数据挖掘结果的可解释性问题 | 第15-17页 |
| 1.1.2 PROV在过程解释中的应用 | 第17-18页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第18-26页 |
| 1.2.1 数据挖掘过程解释的研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.2 PROV相关研究现状 | 第21-26页 |
| 1.3 研究目标及工作 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究目标及内容 | 第26-29页 |
| 1.3.2 本文工作 | 第29页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第29-31页 |
| 2 数据起源研究现状 | 第31-43页 |
| 2.1 数据起源简介 | 第31-34页 |
| 2.1.1 数据起源的研究动机 | 第31页 |
| 2.1.2 数据起源定义 | 第31-33页 |
| 2.1.3 起源信息和元数据的关系 | 第33-34页 |
| 2.2 数据起源研究历程 | 第34页 |
| 2.3 数据起源相关研究内容 | 第34-39页 |
| 2.3.1 起源信息的获取 | 第35-36页 |
| 2.3.2 起源信息的存储和查询 | 第36-37页 |
| 2.3.3 起源信息的粒度 | 第37页 |
| 2.3.4 起源信息的应用 | 第37-38页 |
| 2.3.5 起源信息与业务信息的结合 | 第38-39页 |
| 2.4 PROV起源模型 | 第39-42页 |
| 2.4.1 PROV模型产生的目的 | 第39-42页 |
| 2.4.2 应用PROV需解决的问题 | 第42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 挖掘工作流和数据集演化过程的融合 | 第43-59页 |
| 3.1 挖掘过程的组成 | 第43-45页 |
| 3.1.1 挖掘工作流演化过程的组成 | 第43-44页 |
| 3.1.2 数据集演化过程的组成 | 第44-45页 |
| 3.2 挖掘过程的起源模型PROV-WD | 第45-48页 |
| 3.3 采用PROV-WD表达挖掘工作流演化过程 | 第48-52页 |
| 3.3.1 E-Tree结构的定义 | 第48-49页 |
| 3.3.2 E-Tree中节点的表达 | 第49-50页 |
| 3.3.3 E-Tree中节点关系的表达 | 第50-52页 |
| 3.4 采用PROV-WD表达数据集演化过程 | 第52-57页 |
| 3.4.1 数据集的内部结构 | 第52-54页 |
| 3.4.2 数据集的使用和产生 | 第54页 |
| 3.4.3 数据集的衍生 | 第54-55页 |
| 3.4.4 实体的角色 | 第55-56页 |
| 3.4.5 挖掘操作的流程 | 第56-57页 |
| 3.4.6 挖掘操作运行的时间 | 第57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 4 业务背景信息的引入 | 第59-75页 |
| 4.1 数据挖掘中的业务背景信息 | 第59-63页 |
| 4.1.1 业务背景信息的定义 | 第59页 |
| 4.1.2 现有业务背景信息模型 | 第59-63页 |
| 4.2 业务背景信息的表达 | 第63-70页 |
| 4.2.1 业务背景信息的组成 | 第63-64页 |
| 4.2.2 业务背景信息的表达 | 第64-70页 |
| 4.3 在PROV-WD中引入业务背景信息 | 第70-71页 |
| 4.4 业务背景信息在挖掘过程解释中的应用 | 第71-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 5 起源立方体及操作 | 第75-89页 |
| 5.1 挖掘过程分析的特征 | 第75-77页 |
| 5.2 起源立方体的定义 | 第77-81页 |
| 5.2.1 起源立方体的构成 | 第77-78页 |
| 5.2.2 起源立方体的维度 | 第78-79页 |
| 5.2.3 起源立方体单元 | 第79页 |
| 5.2.4 起源立方体的度量 | 第79-80页 |
| 5.2.5 起源方体格 | 第80-81页 |
| 5.3 起源立方体的存储模式 | 第81-83页 |
| 5.4 起源立方体的操作 | 第83-86页 |
| 5.4.1 挖掘过程的聚合 | 第83-85页 |
| 5.4.2 切片和切块 | 第85-86页 |
| 5.4.3 上卷和下钻 | 第86页 |
| 5.5 基于起源立方体的查询示例 | 第86-87页 |
| 5.6 本章小结 | 第87-89页 |
| 6 原型系统DMAnalyzer的设计及案例分析 | 第89-111页 |
| 6.1 Rapidminer Studio在挖掘过程解释上存在的问题 | 第89-91页 |
| 6.2 DMAnalyzer总体架构 | 第91-96页 |
| 6.2.1 系统边界 | 第91-92页 |
| 6.2.2 领域模型 | 第92-93页 |
| 6.2.3 功能结构 | 第93-94页 |
| 6.2.4 技术架构 | 第94-96页 |
| 6.3 起源信息收集模块的设计 | 第96-99页 |
| 6.3.1 挖掘工作流起源信息的收集 | 第96-97页 |
| 6.3.2 挖掘过程实例起源信息的收集 | 第97-99页 |
| 6.4 起源信息管理模块的设计 | 第99-104页 |
| 6.4.1 业务背景信息的映射方法 | 第99-101页 |
| 6.4.2 模式的转换规则 | 第101-103页 |
| 6.4.3 起源立方体的计算与缓存 | 第103-104页 |
| 6.5 多维分析模块的设计 | 第104-106页 |
| 6.6 案例分析 | 第106-110页 |
| 6.7 本章小结 | 第110-111页 |
| 7 结束语 | 第111-114页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第111-113页 |
| 7.2 下一步工作 | 第113-114页 |
| 参考献 | 第114-123页 |
| 攻博期间相关科研成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |