刑事犯罪特征数据挖掘的关键技术和系统设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·犯罪数据的挖掘方法和技术 | 第10-11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 系统总体设计 | 第12-17页 |
| ·系统功能需求分析 | 第12-14页 |
| ·系统设计目标 | 第14页 |
| ·系统构架设计 | 第14-16页 |
| ·接口设计 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 数据预处理 | 第17-35页 |
| ·系统数据仓库设计 | 第17-20页 |
| ·案件主题与主题域 | 第18-19页 |
| ·人员主题与主题域 | 第19-20页 |
| ·数据仓库的维表 | 第20页 |
| ·数据预处理 | 第20-24页 |
| ·数据抽取 | 第21-23页 |
| ·数据清洗 | 第23-24页 |
| ·数据转换 | 第24页 |
| ·数据加载 | 第24页 |
| ·数据预处理的设计和实现 | 第24-34页 |
| ·加载方式的实现 | 第24-26页 |
| ·数据预处理的实现 | 第26-30页 |
| ·异常和日志处理 | 第30-34页 |
| ·Log4net简介 | 第30-33页 |
| ·异常记录的日志 | 第33页 |
| ·其它日志处理 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 案件聚类的分析和设计 | 第35-53页 |
| ·聚类分析概述 | 第35-43页 |
| ·聚类分析的定义 | 第35-36页 |
| ·聚类分析的数据类型 | 第36-38页 |
| ·聚类分析的主要方法 | 第38-40页 |
| ·k-means算法介绍 | 第40-41页 |
| ·k-modes算法介绍 | 第41-43页 |
| ·属性选择和分析 | 第43-46页 |
| ·信息增益 | 第44-45页 |
| ·属性分析的实验结果 | 第45-46页 |
| ·案件聚类的实现 | 第46-52页 |
| ·案件聚类的实验结果 | 第47-51页 |
| ·案件聚类算法的性能分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
