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大数据时代下的主动型侦查模式研究 被引量:19
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作者 王晓楠 《辽宁警专学报》 2015年第3期18-21,共4页
侦查模式是侦查的最一般路由,侦查人员借助其对案件侦查形成基本的工作思路。当前犯罪出现了动态化、智能化、组织化的异化现象,处于基础性地位的反应型侦查模式在应对犯罪异化时遇到了困难。本文研究反应型侦查向主动型侦查转型的相关... 侦查模式是侦查的最一般路由,侦查人员借助其对案件侦查形成基本的工作思路。当前犯罪出现了动态化、智能化、组织化的异化现象,处于基础性地位的反应型侦查模式在应对犯罪异化时遇到了困难。本文研究反应型侦查向主动型侦查转型的相关问题,借助了大数据对于行为、事件的预测功能扩展了原有的主动型侦查模式适用的外延范围并厘清了其在适用时所要解决的与反应型侦查所不同的法律问题。 展开更多
关键词 大数据 犯罪异化1 主动型侦查模式 预测
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基于长短期记忆模型的入室盗窃犯罪预测研究 被引量:17
2
作者 沈寒蕾 张虎 +3 位作者 张耀峰 张志刚 朱艳敏 蔡黎 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第11期107-115,共9页
随着智慧警务建设的兴起,利用时空大数据对犯罪事件进行预测成为具有前瞻性的研究。基于2015—2018年WH市110入室盗窃类接警数据,利用循环神经网络(RNN)改进得到的长短期记忆模型(LSTM),通过学习得到最佳性能对应的迭代次数、回看天数... 随着智慧警务建设的兴起,利用时空大数据对犯罪事件进行预测成为具有前瞻性的研究。基于2015—2018年WH市110入室盗窃类接警数据,利用循环神经网络(RNN)改进得到的长短期记忆模型(LSTM),通过学习得到最佳性能对应的迭代次数、回看天数、空间依赖度、失活率等超参数,构建最优的二值化接警数据长短期记忆模型(BD-LSTM*)和频数统计数据长短期记忆模型(RD-LSTM*),并分别对WH市各区域的案件发生概率以及案件发生数量进行预测。结果表明,两种犯罪预测模型具有良好的预测精度和稳健性。 展开更多
关键词 犯罪预测 时空大数据 入室盗窃 RNN LSTM
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基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法 被引量:15
3
作者 肖延辉 王欣 +3 位作者 冯文刚 田华伟 吴绍忠 李丽华 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第10期15-20,共6页
【目的】利用犯罪嫌疑人的历史活动轨迹,预测其可能潜藏的地理位置,进而对其进行定位、跟踪、监控或抓捕。【方法】提出基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法:利用卷积神经网络提取重要犯罪位置特征,挖掘位置数据在空间维... 【目的】利用犯罪嫌疑人的历史活动轨迹,预测其可能潜藏的地理位置,进而对其进行定位、跟踪、监控或抓捕。【方法】提出基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法:利用卷积神经网络提取重要犯罪位置特征,挖掘位置数据在空间维度上的局部相关性;基于长短记忆型神经网络学习位置特征在时间维度上的连续性,得到下一个位置的预测。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上进行对比实验,本文方法将犯罪地理位置预测的精确度从0.71提高到0.79。【局限】实验采用GeoLife真实轨迹数据集进行模拟仿真,方法的实用性和有效性需要在公安一线实战中进一步检验。【结论】本文方法可以有效挖掘空间相关性和时间连续性,预测精确度远高于随机预测精确度,可以为公安情报研判提供有效参考。 展开更多
关键词 犯罪打击 深度学习 神经网络 位置预测
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基于支持向量机的嫌疑人特征预测 被引量:15
4
作者 李荣岗 孙春华 姬建睿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期198-203,共6页
针对大数据环境下,公安机关计算机核心技术应用不足、备选嫌疑人众多而预测方法相对落后的问题,提出运用支持向量机(SVM)预测犯罪嫌疑人的模型。根据历史犯罪记录进行特征选择,训练基于SVM的嫌疑人特征预测模型,通过此模型对案件嫌疑人... 针对大数据环境下,公安机关计算机核心技术应用不足、备选嫌疑人众多而预测方法相对落后的问题,提出运用支持向量机(SVM)预测犯罪嫌疑人的模型。根据历史犯罪记录进行特征选择,训练基于SVM的嫌疑人特征预测模型,通过此模型对案件嫌疑人的各个特征进行预测,将预测出的特征与备选嫌疑人库中人员特征进行相似度计算,进而预测出最有可能的嫌疑人。实验结果表明,与应用分类和回归算法的模型相比,该模型对预测结果具有较好的解释性,能够缩小排查范围。 展开更多
关键词 大数据 支持向量机 特征选择 分类器 犯罪预测 数据挖掘
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我国犯罪预测及其研究的现状、问题与发展趋势——对“中国知网”的内容分析 被引量:15
5
作者 赵军 《湖南大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2011年第3期155-160,共6页
对"中国知网"犯罪预测论文的内容分析显示,我国犯罪预测及其研究的滞后主要体现在三方面:一是技术准备不足,预测方法落后;二是预测目的错位,脱离实务需求;三是缺乏时代视野,与犯罪预测的主流趋势脱节。相应地,改进预测方法和... 对"中国知网"犯罪预测论文的内容分析显示,我国犯罪预测及其研究的滞后主要体现在三方面:一是技术准备不足,预测方法落后;二是预测目的错位,脱离实务需求;三是缺乏时代视野,与犯罪预测的主流趋势脱节。相应地,改进预测方法和技术,强化犯罪预测与犯罪控制实务的联系,紧跟犯罪预测的国际主流,是我国犯罪预测发展的应然趋势。 展开更多
关键词 犯罪预测 现状 问题 趋势
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基于GIS的犯罪分析系统研究与设计 被引量:13
6
作者 王超 赵文吉 周大良 《首都师范大学学报(自然科学版)》 2010年第3期47-52,共6页
GIS在我国公安领域中的应用大多局限于数据显示和查询等较浅层次。针对该问题,作者设计出一套犯罪分析系统。旨在利用空间分析和空间数据挖掘等技术对犯罪数据进行分析、并提炼成情报,使GIS在情报导向警务的工作模式下得到更好应用。本... GIS在我国公安领域中的应用大多局限于数据显示和查询等较浅层次。针对该问题,作者设计出一套犯罪分析系统。旨在利用空间分析和空间数据挖掘等技术对犯罪数据进行分析、并提炼成情报,使GIS在情报导向警务的工作模式下得到更好应用。本文结合相关犯罪理论,引入热点分析、犯罪预测等一些经典或新的犯罪分析技术和方法,并提出六个业务模块及系统框架,具有理论性与实用性。 展开更多
关键词 GIS 空间分析 犯罪分析 犯罪热点 犯罪预测
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犯罪时空预测方法研究综述与展望 被引量:13
7
作者 顾海硕 陈鹏 李慧波 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期43-57,共15页
犯罪时空预测作为预测警务的核心支撑技术,自2000年左右至今得到了快速的发展。本文介绍了犯罪时空预测的实践背景和理论基础,将犯罪时空预测解构为利用历史案件的时空位置、时空环境和个体行为等要素,结合相应的算法模型预测未来案件... 犯罪时空预测作为预测警务的核心支撑技术,自2000年左右至今得到了快速的发展。本文介绍了犯罪时空预测的实践背景和理论基础,将犯罪时空预测解构为利用历史案件的时空位置、时空环境和个体行为等要素,结合相应的算法模型预测未来案件时空分布的过程。然后,从输入要素的视角对当前的犯罪时空预测方法进行了总结和归纳,将其划分为基于案件时空位置信息的犯罪时空预测、基于时空环境要素的犯罪时空预测,以及融合行为轨迹和时空环境要素的犯罪时空预测3种类型,详细总结了不同类型犯罪时空预测的方法原理,并从适应场景和预测效果等方面对不同的方法模型进行了比较。最后,结合当前的大数据技术发展趋势,对未来的犯罪时空预测进行了展望。本文认为犯罪时空预测未来需要从数据角度重点解决输入数据的体系融合、粒度细化和新型数据融合等问题,从模型优化角度应着重提高多源异构数据融合能力,平衡模型的可解释性与预测效果。 展开更多
关键词 犯罪预测 犯罪时空风险 大数据 预测警务 预测技术 环境犯罪学
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大数据背景下的犯罪预测与预防——基于犯罪预测分析模型的应用及构建 被引量:12
8
作者 李熙 黄力 《山西科技》 2015年第3期133-135,149,共4页
在大数据背景下,执法机构使用数据分析和建模技术来应对和预防犯罪比以往任何时候都重要。在阐述预测模型概念及类别的基础上,探讨了犯罪预测分析模型的应用领域,详细介绍了常见的预测建模技术。
关键词 犯罪预测 犯罪预防 数据分析 预测模型
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基于LSTM网络的盗窃犯罪时间序列预测研究 被引量:13
9
作者 颜靖华 侯苗苗 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第11期84-91,共8页
【目的】研究日盗窃犯罪数量的预测问题。【方法】基于LSTM网络,利用中国北方某大型城市2005年1月1日至2007年2月24日以及2009年1月1日至2011年1月7日的每日实际盗窃犯罪数据,设置三个算例分别进行时间序列预测研究及验证,并与ARIMA、... 【目的】研究日盗窃犯罪数量的预测问题。【方法】基于LSTM网络,利用中国北方某大型城市2005年1月1日至2007年2月24日以及2009年1月1日至2011年1月7日的每日实际盗窃犯罪数据,设置三个算例分别进行时间序列预测研究及验证,并与ARIMA、支持向量回归、随机森林以及XGBoost方法的预测结果进行对比。【结果】LSTM网络模型能够较好地预测日盗窃犯罪数量的变化趋势,三个算例中的百分比均方根误差分别为18.4%、11.7%、41.9%,性能均优于ARIMA、支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型。【局限】对日盗窃犯罪数量波动较大时段的预测需要开展进一步研究。【结论】本文的研究结果预期可以为社区安全防范措施的调整、巡逻警力测算与部署等具体业务工作提供决策支持。 展开更多
关键词 犯罪预测 时间序列 LSTM网络 盗窃
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电信网络诈骗犯罪的大数据预警 被引量:13
10
作者 庄华 《中国刑警学院学报》 2022年第1期5-13,共9页
通过数据预测犯罪有着悠久的历史,从一百多年前的犯罪制图到近年来西方的预测性警务,再到国内通信运营商运用大数据技术对电信网络诈骗犯罪进行预警,显现出数据预测犯罪技术日趋成熟。情境预防理论所提倡的通过控制犯罪要素来预防犯罪... 通过数据预测犯罪有着悠久的历史,从一百多年前的犯罪制图到近年来西方的预测性警务,再到国内通信运营商运用大数据技术对电信网络诈骗犯罪进行预警,显现出数据预测犯罪技术日趋成熟。情境预防理论所提倡的通过控制犯罪要素来预防犯罪的理念,启示需要对电信网络诈骗犯罪涉及的犯罪要素构建类罪模型。电信网络诈骗犯罪的大数据预警实践经验丰富了情境预防理论的理论框架。在构建电信网络诈骗犯罪模型基础上,提出电信网络诈骗犯罪的大数据预警模型,基于犯罪信息流可运用大数据技术对虚假信息从源头进行发现、从传播过程进行识别、从终端设备进行拦截;基于犯罪资金流,可通过建立若干适应诈骗手法动态变化的疑似被害人资金账户监测模型,实现资金流数据预警电信网络诈骗犯罪的目标。 展开更多
关键词 大数据 电信网络诈骗 犯罪预测 预测性警务
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基于大数据的前科人员犯罪预警模型构建研究 被引量:11
11
作者 张蕾华 牛红太 +1 位作者 王仲妮 刘雪红 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第4期82-89,共8页
犯罪预警研究是大数据时代公安机关实施数据警务的有益探索,是数据挖掘技术和人工智能技术在公安领域的运用,对公安机关实现犯罪的前馈控制具有重要意义。基于现有的犯罪数据,通过人工智能分析平台构建前科人员再次犯罪预测模型,从而提... 犯罪预警研究是大数据时代公安机关实施数据警务的有益探索,是数据挖掘技术和人工智能技术在公安领域的运用,对公安机关实现犯罪的前馈控制具有重要意义。基于现有的犯罪数据,通过人工智能分析平台构建前科人员再次犯罪预测模型,从而提高犯罪预测的准确性,并且可以为事先防控犯罪提供科学的参考依据。搜集前科人员基本属性信息、劣迹信息、活动轨迹等数据,通过数据清洗、特征构造、模型建立、模型评估与优化,构建科学合理的感知预警分析模型,选取随机森林算法作为模型的训练算法,其正样本的精确率为0.85、召回率为0.86。研究表明,犯罪数据不仅可以用来预防犯罪,而且能够帮助我们从一个更高的层面理解犯罪发生的原因。 展开更多
关键词 前科人员 犯罪预测 数据挖掘 随机森林
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大数据技术在经济犯罪侦查中的应用范式研究——以庞氏骗局型金融犯罪侦查为例 被引量:10
12
作者 张丽 姜万国 《警学研究》 2019年第6期100-109,共10页
大数据技术在经济犯罪侦查中的应用扩展了经济犯罪侦查的边界,降低了经济犯罪防控成本,推动了经济犯罪的法治变革,但数据预测的行为倾向与实际的经济犯罪行为不同,完全依赖数据分析结果可能造成数据监管与经济自由之间的矛盾,所以借助... 大数据技术在经济犯罪侦查中的应用扩展了经济犯罪侦查的边界,降低了经济犯罪防控成本,推动了经济犯罪的法治变革,但数据预测的行为倾向与实际的经济犯罪行为不同,完全依赖数据分析结果可能造成数据监管与经济自由之间的矛盾,所以借助庞氏骗局型金融犯罪侦查的案例分析说明,利用经济理论方法将数据预测的相关关系转化为因果关系,实现经济犯罪的科学预警及掌握经济案件核心证据的方法,构建大数据技术在经济犯罪侦查中的应用模式。 展开更多
关键词 大数据技术 经济犯罪 经济理论 数据预测 数据侦查
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智慧公安视域下运用大数据进行犯罪分析与犯罪预测研究 被引量:8
13
作者 丁欣荣 夏军 孙树峰 《上海公安学院学报》 2020年第3期5-12,28,共9页
习近平总书记在全国公安工作会议上曾指出,我们与犯罪的较量更多体现在科技手段的掌握运用上,强调公安机关要坚持科技兴警,坚定不移走中国特色社会主义强警之路,要实施大数据战略,把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎、培育战斗... 习近平总书记在全国公安工作会议上曾指出,我们与犯罪的较量更多体现在科技手段的掌握运用上,强调公安机关要坚持科技兴警,坚定不移走中国特色社会主义强警之路,要实施大数据战略,把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎、培育战斗力生成新的增长点。在智慧公安建设不断推进和广泛应用的大背景,将大数据深度融合到犯罪分析与犯罪预测的侦查活动中,构建大数据时代的新型犯罪分析与预测侦查模式,可以有效地降低发案率、降低警务成本、节约警务资源。 展开更多
关键词 智慧公安 大数据 犯罪分析 犯罪预测
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犯罪预测的域外经验与中国信息化转型 被引量:4
14
作者 金泽刚 《河南警察学院学报》 2022年第4期36-48,共13页
美、英、德、日等国家的犯罪预测系统越来越发达,总体上呈现出从宏观到微观、从经验主义到数据主义的发展趋势。我国犯罪预测受到传统刑事政策、犯罪治理模式等因素制约,无论是理论研究还是实践运用,都表现出比较零星松散的特点,如理论... 美、英、德、日等国家的犯罪预测系统越来越发达,总体上呈现出从宏观到微观、从经验主义到数据主义的发展趋势。我国犯罪预测受到传统刑事政策、犯罪治理模式等因素制约,无论是理论研究还是实践运用,都表现出比较零星松散的特点,如理论上缺乏系统化,实践中也没有开展大范围的专门应用。在高度信息化时代,我国的犯罪预测亟待借力智慧城市建设,嵌入犯罪治理的全过程,特别是要在预测理念更新、预测理论应用与深化、预测基础条件、数据收集和分析及其整合利用等方面实现信息化转型发展。 展开更多
关键词 犯罪预测 犯罪预测理念 犯罪预测理论 犯罪治理信息化
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基于时间序列模型SARIMA的犯罪预测研究 被引量:7
15
作者 侯苗苗 胡啸峰 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2021年第2期67-73,共7页
基于时间序列分析的犯罪预测是公安情报工作的重要办法之一。利用2005年2月~2013年12月我国某北方大型城市的一般伤害、抢夺和抢劫3类犯罪案件数量数据,建立了SARIMA时间序列预测模型,并进行了验证。结果表明一般伤害案件的数量存在周... 基于时间序列分析的犯罪预测是公安情报工作的重要办法之一。利用2005年2月~2013年12月我国某北方大型城市的一般伤害、抢夺和抢劫3类犯罪案件数量数据,建立了SARIMA时间序列预测模型,并进行了验证。结果表明一般伤害案件的数量存在周期性波动,且没有明显的增减趋势,预测效果较好(PRMSE为11.95%,MAPE为10.92%)。抢夺案件的数量具有周期性波动且在2008年前后存在明显的增减趋势,通过数据处理,将抢夺数据的增减趋势与周期性分别进行了研究,得到了相对较好的预测效果(PRMSE为17.08%,MAPE为13.53%)。抢劫案件的数量不具有明显的周期性波动,难以利用SARIMA进行预测。研究结果可以应用于一般伤害和抢夺类犯罪的趋势预测,为犯罪打击提供宏观决策支持。 展开更多
关键词 犯罪趋势预测 时间序列 SARIMA模型 一般伤害 抢夺 抢劫
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基于集成特征选择的盗窃案件预测方法 被引量:7
16
作者 石拓 蒋伟 +1 位作者 张晶晶 魏新蕾 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期985-990,共6页
盗窃类案件是公安机关较为棘手的一类犯罪,呈现高发低破态势.提前预测发案情况是预防该类型犯罪的有效途径,因此对预测盗窃犯罪提出了一种以Bagging方法为基础、基于特征选择准确度和差异性双重考量的集成学习算法,根据集成学习器好而... 盗窃类案件是公安机关较为棘手的一类犯罪,呈现高发低破态势.提前预测发案情况是预防该类型犯罪的有效途径,因此对预测盗窃犯罪提出了一种以Bagging方法为基础、基于特征选择准确度和差异性双重考量的集成学习算法,根据集成学习器好而不同的原则,构造由异质基学习器集成的特征选择器,实现对影响盗窃犯罪发生因子的有效选择,使用更少维度的特征数据集提升犯罪预测的效率和准确度.实验结果表明,提出的SEFV_Bagging算法具有较好的泛化能力和稳定性,在测试数据上表现出的预测准确度也较为理想,且算法无需根据先验知识设置所选特征子集维数,在盗窃犯罪数据分析预测领域应用中有较为明显优势. 展开更多
关键词 特征选择 异质基学习器 集成学习器 BAGGING 犯罪预测
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近10年来犯罪时空预测国内外研究与实践进展 被引量:4
17
作者 贺日兴 陆宇梅 +3 位作者 姜超 邓悦 李欣然 时东 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期866-882,共17页
基于地点的犯罪时空预测由于不直接涉及个人数据,且可与警务巡逻和精准化治安防控策略有机结合,现已成为预测性警务领域的研究热点和主要实践方向。本文对2013年以来国内外犯罪时空预测的最新进展进行综述,主要工作包括:①总结了该领域... 基于地点的犯罪时空预测由于不直接涉及个人数据,且可与警务巡逻和精准化治安防控策略有机结合,现已成为预测性警务领域的研究热点和主要实践方向。本文对2013年以来国内外犯罪时空预测的最新进展进行综述,主要工作包括:①总结了该领域研究在文献数量快速增加、研究主题日益多元、主要研究群体分布相对集中等方面的总体特征;②梳理了犯罪时空预测的目标主体、时间尺度、空间尺度、模型方法、精度评价、实践效果评估六大基本要素的新变化、新指标或新进展;③介绍了常用犯罪时空预测软件及各国预测性警务实践;④探讨了在实践应用的各个阶段所面临的伦理问题及挑战,以及各界为规避此问题做出的尝试;⑤展望了犯罪时空预测后续研究重点。本研究为犯罪时空预测领域勾勒出一个较为全面和清晰的轮廓,可为国内犯罪地理、智慧警务、警用地理信息系统(PGIS)等相关领域的研究者和从业人员提供有益参考。 展开更多
关键词 犯罪预测 时空尺度 预测性警务 主动型警务 智慧警务 伦理问题 犯罪分析 犯罪地理
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顾及道路权重的图卷积犯罪时空预测模型 被引量:4
18
作者 贺日兴 唐宗棣 +5 位作者 姜超 林艳 陆宇梅 李欣然 龙伟 邓悦 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1986-1999,共14页
传统的犯罪地理和犯罪时空预测方法主要是以警务辖区或格网为基本单元,分析结果不利于指导精细化的巡防警力规划部署。基于深度学习的图神经网络方法可以自然地与微观尺度下的路网拓扑结构相结合,实现道路尺度下的精细犯罪预测,但现有... 传统的犯罪地理和犯罪时空预测方法主要是以警务辖区或格网为基本单元,分析结果不利于指导精细化的巡防警力规划部署。基于深度学习的图神经网络方法可以自然地与微观尺度下的路网拓扑结构相结合,实现道路尺度下的精细犯罪预测,但现有方法鲜有考虑道路权重对预测结果的影响。本文通过引入道路通达度和距离衰减因子,构建了一种顾及道路权重的图卷积犯罪时空预测模型(Road Weighted Spatio-Temporal Graph Convolutional Network,RW-STGCN),并利用芝加哥2016—2017年街面盗窃犯罪数据对模型进行评估。结果表明:(1)与未考虑道路权重的时空图卷积模型相比,RW-STGCN模型命中率在不同的路网覆盖比例下(1%、5%、10%、20%)的提升均在6.5%以上,且随着覆盖比例的下降,模型命中率的提升更为显著,最大提升超过了50%;(2)模型消融性实验表明,同时考虑2种道路权重的模型比仅考虑距离衰减权重或道路通达度权重单个因子的模型预测性能提升更为明显,命中率最大提升了12.9%。本研究构建的RW-STGCN模型有助于街面类犯罪预测,可为警务部门基于路网进行科学巡逻防控规划与警力部署提供辅助决策支持,此外还可用于以道路作为分析单元的城市计算问题研究。 展开更多
关键词 街面犯罪 时空预测 图卷积神经网络 道路权重 空间句法 犯罪预测 预测性警务
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基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究 被引量:6
19
作者 唐德权 史伟奇 张波云 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期221-225,262,共6页
近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特... 近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特征融合提高群集聚类正确率,充分利用特征目标函数计算逻辑损失,从而提高全局特征的正确率和局部特征的精确率。实验结果表明,在不同比例数据训练集条件下,该算法比现有方法的正确率和精确率分别提高了约12%和4%。 展开更多
关键词 犯罪预测 多模融合 正确率 精确率
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“先知”之惑——犯罪预测局限性研究 被引量:6
20
作者 赵军 《河南公安高等专科学校学报》 2010年第6期16-20,共5页
犯罪规律的复杂性,犯罪预测主客体间的博弈,犯罪现象的不确定性以及"测不准",导致了犯罪预测的一系列局限。基于犯罪预测的"社会反应",是一种博弈甚或试错的过程。无论是针对犯罪现象的整体预测,还是针对犯罪行为... 犯罪规律的复杂性,犯罪预测主客体间的博弈,犯罪现象的不确定性以及"测不准",导致了犯罪预测的一系列局限。基于犯罪预测的"社会反应",是一种博弈甚或试错的过程。无论是针对犯罪现象的整体预测,还是针对犯罪行为的个体预测,对预测结果的利用都需充分考虑预测误差乃至预测失误的可能。任何依据犯罪预测结果的社会反应,都应是可调整、可修正和可补救的,且不得以侵害社会,尤其是个人的正当权利为代价。即便犯罪预测能够做到准确无误,先发制人式的"预先处罚"也当严格禁止。 展开更多
关键词 犯罪预测 技术局限 价值局限
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