基于数据立方体的多最小支持度关联规则在犯罪分析中的应用

发布时间：2017-08-12 09:20

  本文关键词：基于数据立方体的多最小支持度关联规则在犯罪分析中的应用

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【摘要】：为了快速获取候选项集的支持度,避免频繁访问数据库而造成效率低下的问题,在MSapriori算法的基础上引入数据立方体,提出DC_MSapriori算法。该算法无需多次扫描事务数据库,减少了I/O操作,降低了搜索开销。实验基于福州市鼓楼区各大医院周边的案事件数据,快速挖掘出犯罪时空模式,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 湖北工业大学经济与管理学院;福州大学福建省空间信息工程研究中心;
【关键词】： 关联规则 多最小支持度 数据立方体 犯罪分析 时空模式
【基金】：国家“863”计划重大项目(2012AA12A208)
【分类号】：TP311.13;D917
【正文快照】： 犯罪模式识别是指从犯罪数据库中发现并提取出隐含的有价值信息的数据挖掘技术。为了寻找犯罪的时空模式,近年来关联规则已广泛应用于犯罪预防、打击犯罪、警力部署等公安决策支持领域。空间关联规则揭示了空间对象同时出现的内在规律,描述了空间对象间相连、共生的条件规则。

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1 杨婷;案事件时空数据仓库在线分析方法研究[D];福州大学;2014年

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本文编号：660856