面向Android取证的数据分析技术研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容与目标 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论与技术概述 | 第15-33页 |
| 2.1 数字取证 | 第15-18页 |
| 2.1.1 计算机取证 | 第15页 |
| 2.1.2 手机取证 | 第15-17页 |
| 2.1.3 手机取证与计算机取证的联系 | 第17-18页 |
| 2.2 电子证据的研究 | 第18-20页 |
| 2.2.1 电子证据的概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 电子证据的分类 | 第19-20页 |
| 2.3 Android取证 | 第20-24页 |
| 2.3.1 Android操作系统简介 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Android系统架构与文件系统 | 第21-23页 |
| 2.3.3 Android取证技术 | 第23-24页 |
| 2.4 文本分类技术 | 第24-31页 |
| 2.4.1 文本分类简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 文本分类预处理 | 第25-26页 |
| 2.4.3 文本表示模型 | 第26-28页 |
| 2.4.4 文本特征选择 | 第28页 |
| 2.4.5 文本分类算法 | 第28-31页 |
| 2.4.6 性能评估标准 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 适合手机取证的文本分类算法 | 第33-47页 |
| 3.1 常用文本特征选择算法 | 第33-35页 |
| 3.1.1 信息增益 | 第33-34页 |
| 3.1.2 互信息 | 第34-35页 |
| 3.1.3 χ~2检验 | 第35页 |
| 3.2 基于特征扩展的特征选择 | 第35-38页 |
| 3.2.1 语义解释器 | 第36-37页 |
| 3.2.2 特征生成 | 第37-38页 |
| 3.3 传统tf~*idf算法 | 第38-39页 |
| 3.4 改进的tf~*DE算法 | 第39-45页 |
| 3.4.1 传统tf~*idf算法的缺陷 | 第39-42页 |
| 3.4.2 改进的tf~*DE算法 | 第42-45页 |
| 3.5 算法分析与比较 | 第45-46页 |
| 3.5.1 数据集的选取 | 第45页 |
| 3.5.2 实验步骤 | 第45页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于Android取证数据分析算法应用 | 第47-65页 |
| 4.1 待测文本收集模块 | 第48-51页 |
| 4.1.1 短信 | 第49-50页 |
| 4.1.2 备忘录 | 第50-51页 |
| 4.2 文本预处理模块 | 第51-55页 |
| 4.2.1 分词模块 | 第51-53页 |
| 4.2.2 去除停用词模块 | 第53-54页 |
| 4.2.3 词频统计模块 | 第54-55页 |
| 4.3 特征提取模块 | 第55-59页 |
| 4.3.1 特征选择模块 | 第55-57页 |
| 4.3.2 扩展特征生成模块 | 第57-59页 |
| 4.4 特征权重计算模块 | 第59-60页 |
| 4.5 分类器模块 | 第60-63页 |
| 4.6 实验分析 | 第63-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
