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| 基于随机森林的重复犯罪情报获取研究 | |
| 引用本文： | 张俊豪.基于随机森林的重复犯罪情报获取研究[J].警察技术,2021(1):44-48. |
| 作者姓名： | 张俊豪 |
| 作者单位： | 铁道警察学院 |
| 基金项目： | 河南省高等学校重点科研项目计划“大数据背景下的县域智慧城市建设研究”(编号:20A520033);铁道警察学院2020年基科费项目“警务实战下的网络情报“挖掘-分析-流转”模型构建研究”(编号:2020TJJBKY012) |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | Apriori算法 OOB error 随机森林 重复犯罪 |
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