| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究内容和现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第14页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的应用及发展现状 | 第17-18页 |
| 第三章 关联规则挖掘在情报分析中的应用 | 第18-36页 |
| ·关联规则 | 第18-20页 |
| ·关联规则基本概念 | 第18-19页 |
| ·关联规则分类 | 第19-20页 |
| ·Apriori关联规则算法 | 第20-24页 |
| ·关联规则算法伪代码 | 第21-22页 |
| ·Apriori的改进方法 | 第22-24页 |
| ·情报分析中传统APrlori算法的优化 | 第24-36页 |
| ·传统APrlori算法在情报分析中的不足 | 第24-26页 |
| ·基于新型犯罪敏感性的Apriori优化算法 | 第26-30页 |
| ·基于新型犯罪敏感性的Apriori优化算法思路 | 第27-29页 |
| ·优化算法的实现模型 | 第29-30页 |
| ·基于权重参数Apriori优化算法 | 第30-36页 |
| ·基于权重参数Apriori优化算法思路 | 第31-32页 |
| ·优化算法的实现模型 | 第32-36页 |
| 第四章 决策树在情报分析中的应用 | 第36-45页 |
| ·分类分析和决策树 | 第36-38页 |
| ·分类分析 | 第36页 |
| ·决策树介绍 | 第36-37页 |
| ·决策树基本算法 | 第37-38页 |
| ·决策树ID3算法 | 第38-40页 |
| ·ID3算法的改进 | 第40-45页 |
| ·ID3算法在情报分析中存在的问题 | 第40-41页 |
| ·基于专家系数α的ID3优化算法 | 第41-42页 |
| ·专家系数α-ID3优化算法在情报分析中的应用模型 | 第42-45页 |
| 第五章 情报信息分析系统的系统架构与模块设计 | 第45-50页 |
| ·系统需求与架构 | 第45-47页 |
| ·系统需求 | 第45页 |
| ·系统架构 | 第45-47页 |
| ·数据预处理模块设计 | 第47-48页 |
| ·OLAP联机分析处理模块设计 | 第48-49页 |
| ·数据挖掘模块设计 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53页 |