| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 警务大数据国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 警务大数据国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文内容结构 | 第16页 |
| 1.6 本章小节 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 警务大数据概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 警务数据简介 | 第17页 |
| 2.1.2 大数据平台简介 | 第17-18页 |
| 2.1.3 Spark平台说明 | 第18-20页 |
| 2.2 机器学习概述 | 第20-24页 |
| 2.2.1 机器学习的类别 | 第21-23页 |
| 2.2.2 机器学习模型 | 第23-24页 |
| 2.3 关联规则分析技术 | 第24-27页 |
| 2.3.1 关联规则技术概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 关联规则技术分类 | 第25-26页 |
| 2.3.3 关联规则技术性能衡量 | 第26-27页 |
| 2.4 几种常见关联分析算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于组间相似度的警务关联分析加速算法研究 | 第29-50页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.3 现有关联分析算法加速策略研究 | 第30-33页 |
| 3.3.1 纵向改进 | 第30页 |
| 3.3.2 横向改进 | 第30-31页 |
| 3.3.3 新型通用关联规则加速策略 | 第31-32页 |
| 3.3.4 现有关联分析加速策略存在问题 | 第32-33页 |
| 3.4 基于组间相似度的警务关联分析加速算法 | 第33-43页 |
| 3.4.1 相关定义 | 第33-35页 |
| 3.4.2 过程描述 | 第35-38页 |
| 3.4.3 算法描述 | 第38-41页 |
| 3.4.4 应用实例 | 第41-43页 |
| 3.5 实验及结果 | 第43-49页 |
| 3.5.1 数据来源 | 第43-44页 |
| 3.5.2 模型参数 | 第44页 |
| 3.5.3 运行时间 | 第44-45页 |
| 3.5.4 索引文件规模 | 第45-46页 |
| 3.5.5 内存占用 | 第46-47页 |
| 3.5.6 加速效果 | 第47-48页 |
| 3.5.7 实验结论 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于相关度的警务案件关联分析算法研究 | 第50-70页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.3 警务案件数据分析 | 第51-52页 |
| 4.4 ABBM关联分析算法介绍 | 第52-55页 |
| 4.4.1 相关定义 | 第52-53页 |
| 4.4.2 算法步骤 | 第53-54页 |
| 4.4.3 算法分析 | 第54-55页 |
| 4.5 基于相关度的CBPM算法模型 | 第55-64页 |
| 4.5.1 相关度说明 | 第55-56页 |
| 4.5.2 引入相关度模型 | 第56-57页 |
| 4.5.3 引入相关度的ABBM算法并行化 | 第57-61页 |
| 4.5.4 CBPM算法实例分析 | 第61-64页 |
| 4.6 实验及结果 | 第64-69页 |
| 4.6.1 数据来源 | 第64-66页 |
| 4.6.2 关联规则结果分析 | 第66-67页 |
| 4.6.3 运行时间 | 第67-68页 |
| 4.6.4 运行效率 | 第68-69页 |
| 4.7 本章小节 | 第69-70页 |
| 第五章 基于机器学习的警务案件关联分析系统的设计与实现 | 第70-84页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 系统简介 | 第70-71页 |
| 5.2.1 系统目标 | 第70页 |
| 5.2.2 开发环境 | 第70-71页 |
| 5.3 详细设计方案 | 第71-73页 |
| 5.3.1 总体架构 | 第71-72页 |
| 5.3.2 总体流程 | 第72-73页 |
| 5.4 主体功能模块详细设计与实现 | 第73-80页 |
| 5.4.1 数据采集模块设计与实现 | 第74-76页 |
| 5.4.2 管理模块设计与实现 | 第76-78页 |
| 5.4.3 案件分析模块设计与实现 | 第78-79页 |
| 5.4.4 可视化模块设计与实现 | 第79-80页 |
| 5.5 系统展示 | 第80-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 工作总结 | 第84页 |
| 6.2 不足与展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第91-92页 |