基于数据血缘追踪的审计报告生成技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 数据血缘技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 自然语言处理研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第15-21页 |
| 2.1 数据血缘技术及成果 | 第15-18页 |
| 2.1.1 模式映射 | 第15-16页 |
| 2.1.2 注释法 | 第16-18页 |
| 2.2 文本分词技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于词典的分词技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于统计模型的切分方法 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 面向审计领域的数据血缘追踪技术 | 第21-32页 |
| 3.1 审计领域的数据血缘思想 | 第21-24页 |
| 3.1.1 审计数据起源 | 第21-22页 |
| 3.1.2 审计疑点对应数据起源获取流程 | 第22页 |
| 3.1.3 审计疑点数据起源获取 | 第22-23页 |
| 3.1.4 审计疑点起源验证 | 第23-24页 |
| 3.2 审计方法语言操作分类 | 第24-25页 |
| 3.3 审计方法语言分析 | 第25-27页 |
| 3.3.1 中间视图构建 | 第25-26页 |
| 3.3.2 表结构信息 | 第26-27页 |
| 3.4 主键注释的数据血缘追踪技术 | 第27-28页 |
| 3.5 主键注释数据血缘追踪算法 | 第28-31页 |
| 3.5.1 主键注释数据血缘算法思想 | 第28-29页 |
| 3.5.2 审计方法类型分析算法 | 第29页 |
| 3.5.3 主键注释的数据血缘追踪算法 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 审计报告生成技术研究 | 第32-41页 |
| 4.1 审计报告模板生成辅助词库 | 第32页 |
| 4.2 基于审计报告模板生成辅助词库的分词算法 | 第32-35页 |
| 4.3 审计报告模板结构 | 第35-36页 |
| 4.4 审计报告模板类型 | 第36-37页 |
| 4.4.1 审计报告模板类型 | 第36-37页 |
| 4.4.2 审计报告模板类型获取算法 | 第37页 |
| 4.5 审计报告模板内容生成 | 第37-39页 |
| 4.5.1 审计报告模板固定内容生成 | 第37-38页 |
| 4.5.2 审计报告模板分析内容生成 | 第38-39页 |
| 4.6 审计报告内容生成 | 第39-40页 |
| 4.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 设计与实验 | 第41-54页 |
| 5.1 联网审计应用系统平台概况 | 第41-44页 |
| 5.2 数据血缘追踪技术实验 | 第44-49页 |
| 5.2.1 实验方案 | 第44-46页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第46-49页 |
| 5.3 审计报告生成技术实验 | 第49-53页 |
| 5.3.1 实验方案 | 第49-51页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
