基于數(shù)據(jù)挖掘的犯罪預(yù)警研究和系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、犯罪是人類社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，是人與社會(huì)、人與人之間矛盾關(guān)系的反映。隨著社會(huì)的發(fā)展，各類犯罪的表現(xiàn)形式日趨多樣，人們很難時(shí)刻保持警惕，避免犯罪的發(fā)生。如果能根據(jù)已有的信息發(fā)現(xiàn)犯罪的規(guī)律，預(yù)測(cè)潛在的犯罪，并提前給予犯罪提醒，人們就可以做好預(yù)防措施，避免遭遇犯罪，保障人身和財(cái)產(chǎn)安全。另外，隨著國(guó)家公安信息化系統(tǒng)的建設(shè)，公安機(jī)關(guān)積累了大量的犯罪記錄，為實(shí)現(xiàn)犯罪預(yù)警提供了數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為從大量數(shù)據(jù)中提取隱含知識(shí)的智能化技術(shù)，具有強(qiáng)大的

2、數(shù)據(jù)分析和處理能力，為發(fā)現(xiàn)犯罪數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)、預(yù)測(cè)潛在犯罪，實(shí)現(xiàn)犯罪預(yù)警提供了理論及技術(shù)支持。
　　本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)對(duì)公安機(jī)關(guān)所提供的犯罪記錄數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)犯罪的規(guī)律，并運(yùn)用手機(jī)實(shí)時(shí)定位技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的地理位置，然后使用發(fā)現(xiàn)的犯罪規(guī)律預(yù)測(cè)用戶周圍潛在的犯罪，并及時(shí)給予用戶犯罪提醒，指導(dǎo)用戶安全出行。
　　本文首先對(duì)犯罪分子的作案心理和作案動(dòng)機(jī)進(jìn)行分析，總結(jié)了犯罪發(fā)生的七個(gè)特征，然后對(duì)犯罪預(yù)警需要解決的問(wèn)題

3、進(jìn)行分析，總結(jié)了解決犯罪預(yù)警問(wèn)題的方法至少需要滿足的六點(diǎn)要求，在此基礎(chǔ)上，提出了運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和手機(jī)實(shí)時(shí)定位技術(shù)解決犯罪預(yù)警問(wèn)題的方法。方法的基本思想是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分析犯罪記錄數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)犯罪的規(guī)律，并使用手機(jī)客戶端的應(yīng)用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的地理位置，預(yù)測(cè)用戶下一位置的安全情況，如有可能發(fā)生犯罪，及時(shí)給予用戶提醒。
　　本文分別將C4.5算法、樸素貝葉斯算法等分類算法，及K-Means算法、EM算法等聚類算法應(yīng)用于犯罪的規(guī)律發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)

4、模型的創(chuàng)建，并對(duì)其效果進(jìn)行對(duì)比分析。分析結(jié)果顯示，基于聚類算法的數(shù)據(jù)挖掘聚類分析方法更適合解決犯罪預(yù)警問(wèn)題。本文運(yùn)用手機(jī)實(shí)時(shí)定位技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶所處的地理位置，并預(yù)測(cè)用戶下一時(shí)刻的位置，然后使用手機(jī)客戶端的應(yīng)用，調(diào)用從服務(wù)器下載的犯罪預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)用戶下一位置的安全情況，如果有可能發(fā)生犯罪，及時(shí)給予用戶預(yù)警信息。
　　為驗(yàn)證研究成果的可行性與有效性，本文設(shè)計(jì)并開發(fā)了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的城市犯罪預(yù)警系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、主要功能