以往犯罪前科人員分類研究,通�；跉v史犯罪信息中的靜態(tài)屬性信息,而忽略了對(duì)動(dòng)態(tài)軌跡信息的利用,且缺乏專門針對(duì)盜竊前科人員再犯罪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的研究.基于上述以往研究的不足,本文研究融合靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)軌跡的盜竊前科人員初犯/累犯分類.構(gòu)建了融合靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)軌跡的長(zhǎng)時(shí)間跨度盜竊前科人員分類數(shù)據(jù)集,然后探索和對(duì)比多種不同類型機(jī)器學(xué)習(xí)模型在該數(shù)據(jù)集上對(duì)盜竊前科人員的分類性能,提煉出與盜竊前科人員分類最相關(guān)的特征;基于上述分析結(jié)果,提出基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的盜竊犯罪人員預(yù)警模型.本文的相關(guān)研究成果可以應(yīng)用于盜竊犯罪的預(yù)警工作中,對(duì)犯罪打擊和安全防范工作具有一定的現(xiàn)實(shí)意義. 

【文章來(lái)源】：北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(01)北大核心EICSCD

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【文章目錄】：
1 融合靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)軌跡的盜竊前科人員分類數(shù)據(jù)集
    1.1 數(shù)據(jù)集及特征選擇
    1.2 數(shù)據(jù)處理
2 盜竊前科人員分類模型與性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
3 盜竊前科人員分類結(jié)果分析與討論
    3.1 基于不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的盜竊前科人員分類結(jié)果
    3.2 面向隨機(jī)森林模型的變量重要度分析
        ① 平均不純度減小(MDI)算法[28-29].
        ② 平均準(zhǔn)確性減小(MDA)算法[28-30].
    3.3 基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的盜竊犯罪人員預(yù)警
        3.3.1 基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的盜竊犯罪人員預(yù)警算法
        3.3.2 基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的盜竊犯罪人員預(yù)警實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的服刑人員危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)[J]. 馬國(guó)富,王子賢,馬勝利.  河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(06)
[2]基于Logistic回歸的犯罪概率預(yù)測(cè)研究[J]. 杜益虹,劉世華.  紹興文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2016(02)
[3]面向重復(fù)犯罪人的再犯罪預(yù)測(cè)方法[J]. 孫菲菲,曹卓.  湖北警官學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(04)
[4]服刑人員刑滿釋放前重新犯罪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究[J]. 曾赟.  法學(xué)評(píng)論. 2011(06)
[5]基于商品主鍵的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘思想與算法研究[J]. 秦吉?jiǎng)?宋瀚濤.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(07)
[6]基于頻繁閉項(xiàng)目集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J]. 朱玉文,陳陵濤,劉萬(wàn)春,賈云得.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2003(03)



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