數(shù)據(jù)挖掘技術在案件串并和嫌疑人排查中的應用-展示頁
2025-05-07 23:10本頁面
【正文】 對于所有組而言，達到或超過所設定的最小支持度。二、案件串并和嫌疑人排查的主要方法關聯(lián)規(guī)則分析關聯(lián)規(guī)則算法指數(shù)據(jù)中兩個或多個變量取值之間暗含的某種規(guī)律性。特別是2008年以后，中國大陸人均GDP突破3000美元，侵財類案件進入高發(fā)周期，流竄作案、團伙作案等新型犯罪手段層出不窮。刑事犯罪數(shù)據(jù)的分析與挖掘主要是通過對犯罪記錄進行分析，從而發(fā)現(xiàn)犯罪行為的規(guī)律、趨勢，了解不同犯罪行為之間的關聯(lián)，以及何種狀態(tài)會誘發(fā)何種犯罪行為，進行串并案分析，提供破案線索和情報，預測并預防犯罪。因此，為了彌補MIS的不足，為了更好進行市場預測、資源配置、人力優(yōu)化和生產管理，在管理科學、運籌學、數(shù)理統(tǒng)計、人工智能等新方法和新技術的推動下，人們開始重視決策支持系統(tǒng)（DSS）的研究和應用。數(shù)據(jù)挖掘技術在案件串并和嫌疑人排查中的應用一、序言傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)（MIS）,主要針對的是日常的結構化問題，以提高組織的運營效率為目標，通過將大量的數(shù)據(jù)轉換為有價值的信息來強化管理。隨著社會的進步和技術的發(fā)展，人們不再僅僅滿足于獲取多種信息和簡單的使用信息，而是想在深層次上利用這些信息為組織的決策提供幫助?！啊笔录l(fā)生以后，西方主要發(fā)達國家都高度重視數(shù)據(jù)挖掘在刑事犯罪情報分析領域的應用研究。在中國，隨著經濟增長、社會變革深入、人員流動性增強，影響社會穩(wěn)定的不安定因素增加。部分公安機關開始運用商業(yè)智能（BI）的思維，利用商業(yè)智能（BI）分析工具，結合長期積累的偵查辦案經驗，探索建設警務決策支持系統(tǒng)，研究開展基于犯罪數(shù)據(jù)的分析挖掘。支持度是對關聯(lián)規(guī)則重要性的衡量，置信度是對關聯(lián)規(guī)則準確性的衡量。第二階段，從高頻項目組中產生關聯(lián)規(guī)則，保證應用該規(guī)則得到的結果可以達到最小的置信度。運用關聯(lián)規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)犯罪分子的身份、年齡、地域等特征與其在實施犯罪行為中所使用的手段、特點、選擇的地點以及侵害對象等方面的關聯(lián)規(guī)律性，把具有相似特征的犯罪人員從海量數(shù)據(jù)中分揀出來，形成“高危人群”數(shù)據(jù)庫，利用高危人群數(shù)據(jù)庫指導幫助案件偵破。在公安情報分析中，聚類分析方法應用最廣泛?？梢酝诰虬l(fā)現(xiàn)案件的高發(fā)時段、高發(fā)地區(qū)以及高發(fā)的作案手段，指導巡邏防控和情報預警。一般分為基于項目的協(xié)同過濾和基于用戶的協(xié)同過濾。分類與回歸分類與回歸分析主要用于找出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預測未知的對象類。在公安情報分析中，可以使用分類與回歸的分析方法，將特定的人員（例如：前科人員）映射到“高危人群”中，當“高危人群”出現(xiàn)時，出符合“犯罪內容”特征的犯罪預警。但是，大部分公安機關對案件進行串并、摸排嫌
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