论数据挖掘在预防小区犯罪中的应用

数据挖掘是指从数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的及有潜在应用价值的信息或模式。数据挖掘技术应用于预防小区犯罪,采用CRISP-DM方法论,通过数据理解、数据准备、模型选择、建立模型、训练模型、评估模型等流程,可以对犯罪分布区域、犯罪分子惯用手段、犯罪行为特征、受害人特征、受害人群识别等进行分析,识别高犯罪率的小区及犯罪特征。     

大数据时代“数据信息引导侦查”模式研究

"数据信息引导侦查"模式是"信息引导侦查"模式在大数据时代的创新产物,具有坚实的理论与实践基础。但是,"数据信息引导侦查"模式具有典型的双面性,需要明确合法性、及时性、准确性、适度性的原则。在实践架构中,"数据信息引导侦查"模式首先在共享层面要加快构建数据仓库,其次在分析层面要提升基于云计算的OLAP与数据挖掘技术,最后在制度层面要完善一体化机制、信息化主体、保密性制度。     

数据仓库与数据挖掘技术在水利信息化中的应用

作为信息化建设的重要工具,数据仓库与数据挖掘技术在处理海量数据方面有着独有的优势。因此,在拥有海量数据的水利行业中也有着广泛的应用。本文对数据仓库与数据挖掘这二项技术进行了介绍,对其在水利行业中的应用做了简要描述,并对这两项技术的实施做了概述。     

公安数据仓库和数据挖掘应用研究

本文对公安数据仓库的建设进行了研究，对公安数据挖掘的一些方法进行了探讨，分析了公安数据仓库和数据挖掘的整体框架。     

基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨

通过对已有自动指纹识别系统的分析、研究 ,针对目前的自动指纹识别系统存在的建库速度慢 ,采集速度慢 ,错、漏率高 ,匹配效率差等缺陷 ,探讨了基于数据仓库和数据挖掘的自动指纹识别系统。     

数据挖掘与侦查情报分析

通常人们把原始数据看作是知识的源泉。随着数据库技术和网络技术的迅猛发展 ,越来越多的数据信息积累起来。如何进一步分析和研究数据信息 ,并从中发现有用的知识 ,已成为信息化社会所面临的重要问题。数据挖掘就是近年发展起来的深层次的数据分析技术。本文简要介绍了数据挖掘的概念、任务、方法及过程 ,并对数据挖掘在侦查情报分析中的应用进行了探讨。     

政务智能体系及其核心技术研究

政务智能是电子政务建设中的重要内容.从政务智能的发展历史入手,总结了政务智能的概念、内涵及其核心内容;通过对政务智能本身发展特点及对商务智能的分析,提出了集成化的政务智能体系架构和政务智能技术架构,并对政务智能的核心技术进行了分析阐述,这些技术包括:数据仓库和数据集市,联机分析处理,数据挖掘,知识管理,政务信息门户等.     

电子政务决策支持系统模型的设计与实现

电子政务正在成为政府进行决策和管理的重要手段。基于数据库的决策支持系统无法有效辅助政府决策活动。本文提出一个基于数据仓库的政府决策支持模型,通过构建3层结构来实现原始数据到同一数据转换、存储和开发,进而实现辅助决策支持的功能。     

湖北警官学院教授风采

<正>麦永浩,男,1959年生,广东鹤山人,现任湖北警官学院教授、电子数据取证重点实验室主任,专业技术二级警监。华东理工大学计算机科学与信息工程博士,武汉大学刑法学2003年出站博士后。主要研究方向为计算机取证及电子数据司法鉴定、信息安全法、数字知识产权保护、计算机安全与计算机犯罪、数据仓库与数据挖掘等。近年来,麦永浩教授主持的重要科研课题主要有:国家社会科学基金项目"计算机取证研究"、公安部应用创新计划项目"电子取证技术及相关法律对策研究"、湖北省自然科学基金项目"计算机证据研究"等     

模糊数据库及其在公安工作中的应用

始于60年代末的数据库是一门研究数据管理的技术。经过几十年的发展，已形成完整的理论体系，成为计算机软件的一个重要分支。数据库技术体现了当代最先进的数据管理方法，赢得社会的广泛承认，并使计算机应用真正渗透到国民经济各部门。使用数据库技术能有效处理大量信息，如数据的收集，组织、存储、维护、检索、传送等工作。在公安工作中，人事管理，财务管理，人口管理，交通管理、情报资料等部门由于数据库技术，使得工作效率大大提高，各种文件报表更加规范，统计数据更加准确。但传统的数据库理论只能处理精确数据，而现实社会存在大…