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基于FP-Growth算法的运毒嫌疑车辆智能推荐研究
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作者 陈柏翰 罗安飞 《贵州警察学院学报》 2024年第3期84-91,共8页
毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为... 毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为时间间隔导向,建模时选择PostgreSQL数据库。在数据库中建立过往车辆前半小时中间表、后半小时中间表、中间跨度表,运用人工智能数据挖掘技术实现从大量的通行车辆中抽取车辆伴随信息,采用FP-Growth算法挖掘频繁项集,查找高频出现车牌号,通过设定阈值并找到对应的关联规则,经过缉毒民警提供的黑名单进行过滤并排序,最后进行车辆嫌疑度的推荐,为民警拦截嫌疑车辆提供支持,能够在一定程度上提高对嫌疑车辆排查的针对性、准确性和有效性。 展开更多
关键词 毒品运输 运毒模式 特征挖掘 FP-GROWTH算法 关联规则
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