基于流程挖掘的甄别正常与非正常案例的模型
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·相关技术 | 第13-23页 |
| ·XML相关介绍 | 第13-17页 |
| ·流程挖掘 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-21页 |
| ·关联规则 | 第21-22页 |
| ·分类器 | 第22-23页 |
| ·本文研究内容和组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 框架模型的提出 | 第25-30页 |
| ·DMNAI检测模型 | 第25-26页 |
| ·DMNAI模型功能模块 | 第26-29页 |
| ·数据预处理 | 第26-28页 |
| ·主要功能模块简介 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 结构模式发现 | 第30-40页 |
| ·频繁模式挖掘现状 | 第30页 |
| ·频繁模式挖掘分类 | 第30-36页 |
| ·相集模式挖掘 | 第30-33页 |
| ·根据频繁项集挖掘解空间的类型分类 | 第31页 |
| ·根据搜索方式分类 | 第31-32页 |
| ·根据是否产生候选频繁项目集分类 | 第32-33页 |
| ·序列模式挖掘 | 第33-35页 |
| ·根据是否生成候选序列集分类 | 第33-34页 |
| ·根据挖掘频繁序列集的规模分类 | 第34-35页 |
| ·基于图的模式挖掘 | 第35-36页 |
| ·根据搜索策略不同来分类 | 第35-36页 |
| ·根据挖掘子图规模来分类 | 第36页 |
| ·结构模式发现 | 第36-39页 |
| ·问题描述 | 第36-38页 |
| ·结构模式发现 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 模式特征选择 | 第40-47页 |
| ·特征选择介绍 | 第40-42页 |
| ·神经网络分类器 | 第42-43页 |
| ·实验验证分析 | 第43-46页 |
| ·训练结果 | 第43-44页 |
| ·检测结果 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 DMNAI模型在网上购物中的应用 | 第47-56页 |
| ·网上购物 | 第47-49页 |
| ·网上购物异常案例甄别系统的实现 | 第49-54页 |
| ·应用性能分析 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·本文主要工作 | 第56页 |
| ·未来研究工作进展 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的主要学术论文目录 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
