基于加权时空关联规则的公交扒窃犯罪模式识别

发布时间：2017-10-26 00:12

  本文关键词：基于加权时空关联规则的公交扒窃犯罪模式识别

  更多相关文章： 时空关联规则 犯罪模式 公交扒窃 Apriori算法 FP-growth算法 地图可视化

【摘要】：近年来,公交扒窃案案发率呈上升趋势。公交扒窃案不仅对受害者造成经济上的损失,还由于其近身作案的特点可能危及到受害者的人身安全,危害性极大。为了预防和打击该类犯罪,需要对其犯罪模式进行有效识别。由于公交扒窃发生在移动的公交车上,很难得到具体的案发地和时间,不利于犯罪时空分布规律的分析。同时传统的犯罪分析方法往往将时间和空间分割开来研究,得到的分析结果具有片面性,割裂了公交扒窃犯罪在时空上的耦合性,不利于公安民警的办案推理与警力部署等方面工作。所以本文引入加权时空关联规则对公交扒窃数据进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。具体的工作和特色如下：(1)对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2小时为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成案发路段；(2)对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案事件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中；(3)由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此给每个路段赋予一个权重；(4)分别采用基于矩阵和项目约束的加权ICApriori算法与加权ICFP-growth算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式,并对结果进行地图可视化表达与分析。挖掘结果与可视化地图可用于辅助公安打击和预防犯罪、优化警力部署等警务工作。实践证明,上述方法具有以下特色：第一,按公交站点将公交扒窃地点划分成案发路段；第二,根据公交路段的案发率对案发路段进行加权,更符合实际的案发率情况；第三,基于矩阵和项目约束的ICFP-growth算法减少了对数据库的扫描次数,比ICApriori算法效率更高；第四,对结果进行地图可视化分析,使用户能更直观观察与分析挖掘结果,并且能得到更多有用的信息。
【关键词】：时空关联规则 犯罪模式 公交扒窃 Apriori算法 FP-growth算法 地图可视化
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.13;D631.2
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 课题研究背景和意义8
• 1.2 公交扒窃研究现状8-9
• 1.3 关联规则9-11
• 1.3.1 关联规则的定义9-10
• 1.3.2 关联规则的分类10
• 1.3.3 关联规则的研究进展10-11
• 1.4 时态关联规则11-12
• 1.5 空间关联规则12-13
• 1.6 时空关联规则13-15
• 1.6.1 时空关联规则的空间语义扩充14
• 1.6.2 时空关联规则的时间语义扩充14-15
• 1.6.3 时空关联规则挖掘方法与研究15
• 1.7 关联规则在犯罪领域的应用15-16
• 1.8 论文的组织结构16-17
• 第二章 加权关联规则与可视化17-31
• 2.1 加权关联规则17-22
• 2.1.1 权值的提出与定义17
• 2.1.2 项目权值的计算17-19
• 2.1.3 项集权值的计算19-20
• 2.1.4 经典加权关联规则算法20-22
• 2.2 关联规则可视化22-30
• 2.2.1 常见关联规则可视化22-26
• 2.2.2 其他关联规则可视化26-28
• 2.2.3 交互可视化28-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 基于项目约束的关联规则算法31-44
• 3.1 Apriori31-36
• 3.1.1 ICApriori算法31-34
• 3.1.2 基于矩阵的加权ICApriori算法挖掘34-36
• 3.2 FP-growth36-42
• 3.2.1 FP-growth算法36-39
• 3.2.2 基于项目约束的ICFP-growth39-41
• 3.2.3 基于矩阵的加权ICFP-growth41-42
• 3.3 本章小结42-44
• 第四章 公交扒窃加权时空关联规则挖掘——以福州市主城区数据为例44-69
• 4.1 公交扒窃犯罪模式分析45-48
• 4.1.1 公交扒窃时空事务表的构建45-47
• 4.1.2 公交扒窃权重矩阵的构建47-48
• 4.2 挖掘结果48-51
• 4.2.1 算法挖掘效率对比48-49
• 4.2.2 挖掘结果分析49-51
• 4.3 挖掘结果可视化51-69
• 第五章 结论与展望69-70
• 5.1 结论69
• 5.2 展望69-70
• 参考文献70-75
• 致谢75-76
• 个人简历、在校期间研究成果及发表论文76

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本文编号：1096132