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1、数据挖掘技术在刑事案件信息分析中的应用,苏润坡 1301220630,选题背景（为什么以数据挖掘技术在刑事案件信息分析中的应用为论文选题方向） 论文架构简介 一、内容摘要（简介） 二现状分析 三、存在问题分析 四、挖掘技术开发和应用 五、结论 六参考文献,1、背景分析,各级各类公安业务系统逐年来积累了大量宝贵的原始数据，而过去对于这些数据的使用多限于统计、查询等传统方式，业务系统的信息资源没有充分利用，隐藏在这些宝贵的原始数据后的犯罪规律、犯罪线索有待进一步挖掘。传统的处理数据方式，已经难以适应于日益增长的数据规模，“信息爆炸”但“知识贫乏”，已成为一个现实问题。如何采用合适的技术手段，将这些
2、庞大的数据进行科学处理，提取出有用的规则和知识，数据挖掘技术为解决公安实际存在的这些问题提供了研究方向，这就引出本文研究和写作的目的。,目前，数据挖掘需要和实际结合，解决现实问题。鉴于刑事案件信息分析方面的数据挖掘在河南省固始县范围内的应用尚属空白，本文做了初创性的尝试和探讨,进一步拓展了数据挖掘的研究范围，丰富其研究内容，体现数据挖掘研究面向实际应用、面向最终用户的发展趋势，提取出的规则和知识，在符合全国刑事犯罪普遍规律的同时，为当地警务决策人员科学、有效的进行宏观决策，提供辅助数据支持。,三、存在问题分析,本文主要研究数据预处理、关联规则分析及决策树分类法在刑事案件信息分析中的应用,四、挖
3、掘技术开发和应用相关技术,1、对这些数据进行初步的预处理工作有：去除冗余和噪声数据、数据规约、连续属性离散化、概念分层等。 2、对刑事案件信息进行关联规则分析，重点结合研究问题实际，通过反复设计、验证、对比分析，对 Aprior 算法进行改进，在分析研究问题实际的基础上，基于数据库，利用游标和主键技术，最终找出简洁高效的方法，对先剪枝、后剪枝部分进行优化以实现算法，得出了犯罪类型和犯罪嫌疑人年龄段、职业、文化程度、户籍以及发案季节等属性之间关联关系的频繁项集，导出强关联规则并对结果进行解释评估。,四、挖掘技术开发和应用相关技术,3、运用 ID3 算法，基于信息增益，构造该地区高发案分类分析决策
4、树，并对得出的模型进行解释评估。 4、设计出小型数据挖掘仿真系统，实现数据预处理，并可根据实际情况灵活设定最小支持度，产生频繁项集，导出关联规则，并将挖掘结果可视化，进一步验证了改进后的 Apriori 算法在兵团公安信息应用上的可行性和有效性。,四、挖掘技术开发和应用相关技术,采用 面向对象技术和 数据库技术，对算法进行实现，设计出界面友好，操作上简便易行的可刑事案件信息分析系统，包括数据预处理、关联规则应用等功能模块，验证了算法实现，并将挖掘结果可视化。,5、论文进度安排,2014年4月熟悉开发环境，初步开发。 2014年5月-2014年7月：在导师指导下研究课题中需要解决的理论和技术问题，制定编程方案，确定技术路线，开始对各个模块进行编程。 2014年7月-2014年9月：代码调试阶段。编程结束后采用模拟仿真的实验方法验证设计的可实现性及有效性，并适时调整修改。 2014年10月-2014年11月：整理资料、文档，分析实验数据，完成论文的撰写，呈导师审阅并修改。,五、结论,选题背景（为什么以数据挖掘技术在刑事案件信息分析中的应用为论文选题方向） 论文架构简介 一、内容摘要（简介） 二现状分析 三、存在问题分析 四、挖掘技术开发和应用 五、结论 六参考文献,谢谢！,
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