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大数据背景下基于过滤式-包裹式方法的高危人员风险预警
1
作者
张伟
池宏
林志宏
《科技促进发展》
CSCD
2018年第8期742-749,共8页
对高危人员的犯罪风险评估是主动式警务中一项重点和核心的工作。如何基于大数据技术构建高危人员犯罪分析评估模型是其中的研究重点与难点。针对高危人员犯罪风险评估模型中的高维特征选择问题,本文设计了结合过滤式(Filter)与包裹式(W...
对高危人员的犯罪风险评估是主动式警务中一项重点和核心的工作。如何基于大数据技术构建高危人员犯罪分析评估模型是其中的研究重点与难点。针对高危人员犯罪风险评估模型中的高维特征选择问题,本文设计了结合过滤式(Filter)与包裹式(Wrapper)方法的两阶段特征选择方法框架。在第一阶段Filter方法中,本文分别使用卡方检验值与KS检验值作为离散型与连续型属性的筛选指标选择了候选特征集。在第二阶段Wrapper方法中,本文设计了基于随机森林的序列后向特征选择方法进一步优选了特征集。本文使用了某地的吸毒人员数据进行了实证分析以验证方法的有效性。实验结果表明本文的方法可以有效地从高维特征集中选择出较优的特征子集,并且有较快的计算效率和良好的可解释性。
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关键词
高危人员
犯罪风险评估模型
特征选择
Filter方法
Wrapper方法
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题名
大数据背景下基于过滤式-包裹式方法的高危人员风险预警
1
作者
张伟
池宏
林志宏
机构
中国科学院大学经济与管理学院
中国科学院科技战略咨询研究院
杭州海康威视数字技术股份有限公司
出处
《科技促进发展》
CSCD
2018年第8期742-749,共8页
基金
新疆自治区公安厅2018年大数据应用项目(2018GA026):数据资源服务平台建设
负责人:王军林
文摘
对高危人员的犯罪风险评估是主动式警务中一项重点和核心的工作。如何基于大数据技术构建高危人员犯罪分析评估模型是其中的研究重点与难点。针对高危人员犯罪风险评估模型中的高维特征选择问题,本文设计了结合过滤式(Filter)与包裹式(Wrapper)方法的两阶段特征选择方法框架。在第一阶段Filter方法中,本文分别使用卡方检验值与KS检验值作为离散型与连续型属性的筛选指标选择了候选特征集。在第二阶段Wrapper方法中,本文设计了基于随机森林的序列后向特征选择方法进一步优选了特征集。本文使用了某地的吸毒人员数据进行了实证分析以验证方法的有效性。实验结果表明本文的方法可以有效地从高维特征集中选择出较优的特征子集,并且有较快的计算效率和良好的可解释性。
关键词
高危人员
犯罪风险评估模型
特征选择
Filter方法
Wrapper方法
Keywords
High
risk
personnel
crime
risk assessment
model
Feature
selection
Filter
method
Wrapper
method
分类号
C93 [经济管理—管理学]
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作者
出处
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1
大数据背景下基于过滤式-包裹式方法的高危人员风险预警
张伟
池宏
林志宏
《科技促进发展》
CSCD
2018
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