融合静态属性和动态轨迹的盗窃前科人员分类研究

胡啸峰; 石拓; 瞿珂

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融合静态属性和动态轨迹的盗窃前科人员分类研究

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摘要

以往犯罪前科人员分类研究,通常基于历史犯罪信息中的静态属性信息,而忽略了对动态轨迹信息的利用,且缺乏专门针对盗窃前科人员再犯罪风险预测的研究.基于上述以往研究的不足,本文研究融合静态属性和动态轨迹的盗窃前科人员初犯/累犯分类.构建了融合静态属性和动态轨迹的长时间跨度盗窃前科人员分类数据集,然后探索和对比多种不同类型机器学习模型在该数据集上对盗窃前科人员的分类性能,提炼出与盗窃前科人员分类最相关的特征;基于上述分析结果,提出基于加权关联规则的盗窃犯罪人员预警模型.本文的相关研究成果可以应用于盗窃犯罪的预警工作中,对犯罪打击和安全防范工作具有一定的现实意义.

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来源
《北京理工大学学报》 |2020年第1期|62-68|共7页
作者
胡啸峰; 石拓; 瞿珂;
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作者单位

中国人民公安大学信息技术与网络安全学院;

北京100076;

北京警察学院;

北京102202;

北京市公安局门头沟分局;

北京102300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
盗窃; 犯罪前科人员; 静态属性; 动态轨迹;

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