数据挖掘技术在刑事案件信息分析中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的背景 | 第7页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的国内外发展及应用现状 | 第8-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘任务及功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的实施过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘常用方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 总体需求分析 | 第17-25页 |
| ·相关业务系统介绍 | 第17-18页 |
| ·刑事案件信息分析系统的需求分析 | 第18-23页 |
| ·系统设计原则和开发依据 | 第18页 |
| ·业务需求 | 第18-19页 |
| ·工作流程 | 第19-20页 |
| ·用例分析 | 第20页 |
| ·概念模型 | 第20-21页 |
| ·逻辑模型 | 第21-22页 |
| ·功能需求 | 第22-23页 |
| ·性能需求 | 第23页 |
| ·系统需求 | 第23页 |
| ·开发环境 | 第23-24页 |
| ·数据库的选择 | 第23页 |
| ·开发语言 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 关键技术研究 | 第25-43页 |
| ·数据预处理的应用 | 第25-27页 |
| ·数据预处理方法 | 第25-26页 |
| ·刑事案件信息的预处理 | 第26-27页 |
| ·Apriori 算法的改进与实现 | 第27-37页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第28-29页 |
| ·Apriori 算法的不足之处 | 第29-30页 |
| ·针对算法瓶颈的解决方法 | 第30-31页 |
| ·Apriori 算法基于数据库实现与改进 | 第31-36页 |
| ·挖掘结果评估与解释 | 第36页 |
| ·改进后的算法效率评估 | 第36-37页 |
| ·决策树分类法的应用 | 第37-40页 |
| ·决策树 ID3 算法描述 | 第37-38页 |
| ·ID3 算法在刑事案件信息分析中的应用模型 | 第38-40页 |
| ·决策树模型解释评估 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-43页 |
| 第五章 刑事案件信息分析系统设计与实现 | 第43-51页 |
| ·开发环境 | 第43页 |
| ·功能结构 | 第43-44页 |
| ·系统设计 | 第44页 |
| ·数据预处理模块实现 | 第44-47页 |
| ·数据库初始化 | 第45页 |
| ·数据清洗和转换 | 第45-47页 |
| ·连续属性离散化和概念分层 | 第47页 |
| ·关联规则挖掘模块实现 | 第47-49页 |
| ·其他功能模块 | 第49-51页 |
| 第六章 测试 | 第51-57页 |
| ·测试目的 | 第51页 |
| ·测试环境 | 第51-52页 |
| ·功能测试 | 第52-54页 |
| ·数据预处理的运行与测试 | 第52-54页 |
| ·关联规则分析运行与测试 | 第54页 |
| ·性能测试 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·不足之处和展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
