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李为  王池 《警察技术》2014,(3):87-90
将关联规则算法引入公安情报的数据挖掘中,以求发现情报信息中的相关规律,提高执法效率与快速反应能力,并及时预防和打击犯罪行为。由于关联规则Apriori算法存在多次扫描数据库并且时间性能较低的缺陷,提出了一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。该算法通过对矩阵操作,只需扫描数据库一次,就能一次产生所有频繁项集,大大减少了计算项集的工作,有效提高了挖掘效率。  相似文献
2.
重复犯罪情报获取研究是情报主导警务模式中的有益探索,也是大数据技术在公安领域内的一项重要运用,对打击重复犯罪具有重要的意义。通过改进随机森林算法进行特征选择,再利用Apriori算法进行关联规则的挖掘,得到有关联的犯罪信息,据此为公安提供决策支持;其次根据OOB error提出一种加权的随机森林算法模型,预测重复犯罪的发生,以此预防和打击重复犯罪,通过和原始的随机森林算法对比分析,该算法的准确性和召回率都有所提高,表明该模型不仅可以获取有价值的犯罪信息情报,同时还可以准确的预测重复犯罪。  相似文献
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