关联规则在财产犯罪分析中的应用

发布时间：2017-04-23 06:02

  本文关键词：关联规则在财产犯罪分析中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：犯罪分析由来已久。已发生的犯罪可能蕴藏着未来发生犯罪的有关信息。然而这些信息通常并不直接了然,有一大部分需要分析后才能获得。因此,有了犯罪分析这项工作。近年来,数据挖据技术逐渐流行,且在很多领域得到了较好的应用,诸如市场营销、医学分析、生物技术、银行保险等,典型的例子有智能商务和Web搜索引擎。在犯罪分析领域里,数据挖据技术的应用研究已经取得了一些进展,但成效不明显,尤其是在工程化应用方面。本文基于漳州行政区域的财产犯罪案例,研究关联规则数据挖掘技术在财产犯罪分析中的应用,主要目的是给出一套具有区域特性的犯罪关联分析新方法,以期该方法能给漳州市公安部门在日常防控、侦查破案、决策部署等方面带来一些帮助。主要的工作及成果归纳如下：(1)文章回顾了犯罪分析、数据挖掘及两者结合应用的国内外文献,阐述其发展历史及现状,分析与探讨数据挖掘技术在犯罪分析领域的应用中存在的问题和难点。(2) Apriori算法,作为关联规则的核心算法,在文章里被重点提及和分析。针对其致命缺陷,我们通过对比分析目前已有的多种改进方法,从而选取了一种基于带标签的矩阵技术的改进算法,称为Mtag-Apriori算法。随后,对改进算法和传统Apriori算法做了测试对比。结果表明改进型算法在挖掘关联规则性能方面具有明显的优势。(3)文章就漳州行政区域的财产犯罪状况做了一定程度的调研,重点分析了漳州行政区域公安部门的业务数据库特征。针对该数据库量大、类型复杂的特点,以及执法工作对跨平台、跨地域和高可靠性的需求特点,文章挑选了具有良好分布式实时运算性能的Storm平台,来完成犯罪关联分析系统的设计与实现。此外,文章还针对原始数据的松散、非结构化的状况,给出了五个具体的数据预处理规则；针对区域财产犯罪特点,给出结构化数据挖掘模型。(4)文章抽取一定数量的财产犯罪案件作为样本数据,根据上述所设计犯罪关联分析新方法,进行试验分析。文章试图通过调整抽样策略,改变支持度与置信度的阀值,使得方法能够挖掘出更具有参考价值关联规则,并随后解释这些关联规则的意义,结合特定区域犯罪特点考量其实用价值。实验结果表明,本方法可以给漳州市公安部门在案件侦破和日常防控方面带来帮助。
【关键词】：犯罪分析 数据挖掘 关联规则 数据预处理 Apriori算法
【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;D918
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 研究综述9-12
• 1.2.1 犯罪分析研究现状9-10
• 1.2.2 数据挖掘研究现状10-11
• 1.2.3 数据挖掘在犯罪领域的应用11-12
• 1.3 研究内容与目标12-13
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 研究目标13
• 1.4 论文组织形式13-14
• 第二章 基础理论概述14-22
• 2.1 数据挖掘14-17
• 2.1.1 数据挖掘概念14-15
• 2.1.2 数据挖掘技术15-17
• 2.1.3 结果评估17
• 2.1.4 面临的挑战17
• 2.2 关联分析17-19
• 2.3 数据预处理19-21
• 2.3.1 数据预处理的意义19-20
• 2.3.2 数据预处理的步骤及方法20-21
• 2.4 小结21-22
• 第三章 关键技术分析22-31
• 3.1 传统Apriori算法22-24
• 3.2 改进型Apriori算法的选取24-26
• 3.3 改进型Mtag-Apriori算法的优势26-29
• 3.4 属性子集选择29
• 3.5 抽样29
• 3.6 离散化29-30
• 3.7 小结30-31
• 第四章 犯罪关联分析系统的设计与实现31-43
• 4.1 应用背景及需求分析31-32
• 4.2 案件特征数据模型结构设计32-33
• 4.2.1 模型维度分析32
• 4.2.2 模型结构设计32-33
• 4.3 分析系统挖掘过程33-34
• 4.4 构建分析系统拓扑结构34-40
• 4.4.1 Storm平台介绍34-38
• 4.4.2 构建拓扑结构38-40
• 4.5 系统的实现40-42
• 4.6 小结42-43
• 第五章 应用与结果分析43-51
• 5.1 实验环境配置43
• 5.2 抽样策略与样本采集43-44
• 5.3 数据预处理规则44-46
• 5.4 结果分析46-50
• 5.5 小结50-51
• 总结与展望51-53
• 参考文献53-56
• 致谢56-57
• 个人简历57-58
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文58

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本文编号：321903