基于社保的数据关联处理方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第一章 数据挖掘与社保数据分析 | 第11-17页 |
| ·社保数据可用性分析 | 第11-13页 |
| ·社保数据可验证性 | 第11-12页 |
| ·社保数据的可理解性 | 第12页 |
| ·社保数据的可采集性 | 第12-13页 |
| ·社保数据的可分析性 | 第13页 |
| ·社保数据的真实性分析 | 第13-15页 |
| ·社保数据的完整性分析 | 第13页 |
| ·社保数据的一致性分析 | 第13页 |
| ·社保数据的正确性分析 | 第13-14页 |
| ·社保数据库schema分析 | 第14页 |
| ·社保审计数据质量特点 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘(Data Mining)概念与技术 | 第15-17页 |
| 第二章 数据挖掘的理论基础 | 第17-27页 |
| ·数据挖掘和KDD的基本概念 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘技术的模型 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘任务与知识类型 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘采用的方法 | 第25-26页 |
| ·面临的挑战 | 第26-27页 |
| 第三章 关联规则挖掘基础 | 第27-34页 |
| ·关联规则的问题定义 | 第27页 |
| ·关联规则的种类 | 第27-28页 |
| ·关联规则的挖掘方法 | 第28页 |
| ·关联规则的发展方向 | 第28-29页 |
| ·关联规则的应用领域 | 第29-30页 |
| ·数据仓库及其管理 | 第30-34页 |
| ·数据仓库的定义与特点 | 第30-31页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第31-32页 |
| ·数据仓库逻辑模型设计 | 第32页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第32-34页 |
| 第四章 数据关联在社保数据分析中的应用 | 第34-56页 |
| ·关联规则在社保数据分析中应用 | 第34-44页 |
| ·关联规则的发现算法 | 第35页 |
| ·提取频繁项目集的算法 | 第35页 |
| ·经典的关联规则发现算法 | 第35-39页 |
| ·问题定义与数据的准备 | 第39-40页 |
| ·算法的选择与改进 | 第40-44页 |
| ·结果与评价 | 第44页 |
| ·序列模式在社保数据分析中的应用 | 第44-56页 |
| ·问题模型 | 第44-45页 |
| ·序列的支持度和频繁序列 | 第45页 |
| ·序列模式挖掘算法 | 第45-48页 |
| ·挖掘社保数据中的序列模式 | 第48-49页 |
| ·算法的选择与改进 | 第49-50页 |
| ·序列模式的挖掘过程 | 第50-54页 |
| ·结果与评价 | 第54-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
