| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8页 |
| ·公交扒窃研究现状 | 第8-9页 |
| ·关联规则 | 第9-11页 |
| ·关联规则的定义 | 第9-10页 |
| ·关联规则的分类 | 第10页 |
| ·关联规则的研究进展 | 第10-11页 |
| ·时态关联规则 | 第11-12页 |
| ·空间关联规则 | 第12-13页 |
| ·时空关联规则 | 第13-15页 |
| ·时空关联规则的空间语义扩充 | 第14页 |
| ·时空关联规则的时间语义扩充 | 第14-15页 |
| ·时空关联规则挖掘方法与研究 | 第15页 |
| ·关联规则在犯罪领域的应用 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 加权关联规则与可视化 | 第17-31页 |
| ·加权关联规则 | 第17-22页 |
| ·权值的提出与定义 | 第17页 |
| ·项目权值的计算 | 第17-19页 |
| ·项集权值的计算 | 第19-20页 |
| ·经典加权关联规则算法 | 第20-22页 |
| ·关联规则可视化 | 第22-30页 |
| ·常见关联规则可视化 | 第22-26页 |
| ·其他关联规则可视化 | 第26-28页 |
| ·交互可视化 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于项目约束的关联规则算法 | 第31-44页 |
| ·Apriori | 第31-36页 |
| ·ICApriori算法 | 第31-34页 |
| ·基于矩阵的加权ICApriori算法挖掘 | 第34-36页 |
| ·FP-growth | 第36-42页 |
| ·FP-growth算法 | 第36-39页 |
| ·基于项目约束的ICFP-growth | 第39-41页 |
| ·基于矩阵的加权ICFP-growth | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 公交扒窃加权时空关联规则挖掘——以福州市主城区数据为例 | 第44-69页 |
| ·公交扒窃犯罪模式分析 | 第45-48页 |
| ·公交扒窃时空事务表的构建 | 第45-47页 |
| ·公交扒窃权重矩阵的构建 | 第47-48页 |
| ·挖掘结果 | 第48-51页 |
| ·算法挖掘效率对比 | 第48-49页 |
| ·挖掘结果分析 | 第49-51页 |
| ·挖掘结果可视化 | 第51-69页 |
| 第五章 结论与展望 | 第69-70页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在校期间研究成果及发表论文 | 第76页 |