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基于聚类关联规则的公交扒窃犯罪时空分析  
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【英文篇名】 Spatio-temporal analysis of bus pickpocketing using association rules based on clustering
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【作者】 闫密巧; 过仲阳; 任浙豪;
【英文作者】 YAN Mi-qiao; GUO Zhong-yang; REN Zhe-hao; School of Geography Sciences; East China Normal University;
【作者单位】 华东师范大学地理科学学院;
【文献出处】 华东师范大学学报(自然科学版) , Journal of East China Normal University(Natural Science), 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 公交扒窃; 聚类分析; 关联规则; 犯罪模式识别;
【英文关键词】 bus pickpocketing; clustering; spatio-temporal association rules; crime pattern recognition;
【摘要】 提出了一种基于聚类的时空关联规则的公交犯罪挖掘算法.针对某市一个区的110报警数据库中的大量业务信息进行分析.首先,通过文本挖掘技术从案情信息中提取时间、地点等信息,并利用高德地图API的地理编码服务和POI搜索功能对提取的地址信息进行地址匹配,提取受害人上下车站点、乘坐公交线路等信息.其次,对提取得到的时空数据进行归并处理.最后,根据案发时段、季节以及是否节假日进行聚类分析,然后在簇内进行时空关联规则分析.这种挖掘方法具有以下特点:①在聚类基础上进行关联规则分析,减少扫描数据库次数,大大缩小数据扫描范围,提高算法效率,更加适合海量犯罪数据的挖掘.②聚类后簇内数据具有相似性,特征更加明显,在此基础上进行关联规则分析产生较小的频繁项集,并且提取出置信度较高的规则.③考虑犯罪行为的时空特性,挖掘过程中同时考虑了案发季节、是否节假日等因素.
【英文摘要】 This paper introduced the spatio-temporal association rules based on clustering minging to find out the spatio-temporal crime patterns of bus pickpocketing.It can be carried out through three steps.Firstly,extract time,places and other information from the case information by text extraction.Then,confirm the boarding stations and getting off stations of victims using the geocoding service and POI search capability of Amap API.Divide the bus routes into sections according to the bus stops and merge the crime...
【基金】 国家理科基地科研训练及科研能力提高项目(J1310028)
【更新日期】 2017-06-30
【分类号】 D917.3;TP311.13
【正文快照】 〇引言 随着城市公共交通迅猛发展,客流量明显增多,这也给犯罪分子进行扒窃犯罪提供了便利.公交扒窃已成为影响公共秩序和危害人们出行安全的热点问题.由于公交扒窃犯罪的动态特征,受害人往往不能确定被扒的时间、地点等,这给公安机关侦破案件以及打击犯罪增加了难度.在国外,?

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