论抢劫案件侦查的数据挖掘

抢劫案件以传统方法侦破的难度较大,应积极探索信息化侦查技术的应用。数据挖掘就是侦破抢劫案件的一种行之有效的信息化侦查方法。基于抢劫案件侦查要素的分析,可将抢劫案件侦查中数据挖掘分为物品的数据挖掘、痕迹的数据挖掘、生物检材的数据挖掘和信息痕迹的数据挖掘等类型。数据挖掘应用于侦破抢劫案件的面向主要有:挖掘案件线索、确定侦查方向,挖掘证据材料、证明案件事实,挖掘侦查要素、确定并案侦查,锁定、抓捕犯罪行为人,等。在应用中,应将数据挖掘方法与传统侦查方法有机地结合起来,形成互补才能充分发挥数据挖掘在抢劫案件侦查中的作用。     

数据挖掘技术及其在高校图书馆的应用

本文介绍了数据挖掘技术及应用,分析了高校图书馆的特点,详细阐述了数据挖掘技术在高校图书馆资源建设、读者服务、管理及决策支持等领域的应用。     

基于HTML结构的Web文本主题挖掘研究

随着数据挖掘应用的深入,非结构化和半结构化数据的挖掘,将成为下一个数据挖掘应用的热点。文本挖掘是一种典型的非结构化数据挖掘,而Web挖掘则是典型的半结构化数据挖掘。所以将信息处理技术中的汉语分词、信息抽取、语义分析等技术应用到Web挖掘研究技术发展的必然趋势。本文应对Web挖掘的特点,将运用数据抽取进行数据结构转换并把语义分析技术应用到数据抽取的过程中的思想,使数据提取更加准确。     

略论数据挖掘技术在物流企业管理中的一般应用

数据挖掘是建立在各种传统数据分析方法基础之上的一种高层次的数据分析方法。本文主要根据数据挖掘技术在物流领域的优势，探讨数据挖掘在物流企业客户关系管理、供应链系统管理和决策系统管理中的一般应用方法。     

数据挖掘研究的现状与发展趋势

数据挖掘作为提取知识的过程，概述了数据挖掘研究的过去和现状，着重分析了目前数据挖掘的分支方向，并对数据挖掘技术的发展趋势作了展望。     

数据挖掘在电子政务中的应用

随着电子政务的迅速发展,产生了各种类型的海量的数据,如何高效、准确地从这些海量的数据中提取有用的信息,是目前电子政务亟须解决的问题。为此,分析电子政务与数据挖掘的关系,并对电子政务数据挖掘的流程、应用和发展方向进行探讨,意义重大。     

我国侦查中大数据挖掘技术应用法律引导的思考

大数据挖掘技术已成为信息社会侦查活动中广泛运用的一项新技术。目前我国侦查中的大数据挖掘技术应用的相关法律设置较为简单、缺失,而它的实践具体使用则发展迅猛。必须从应用与人权保障平衡、对具体应用过程进行明确法律约束、设置符合需要的电子证据展示制度和证据链保管制度、规定授权机构与监管部门四个环节展开有效法律引导。     

白骨案件侦查之数据挖掘问题研究

白骨案件是一种疑难、复杂案件,可资利用的侦查要素比较少,常规侦查方法常常难以奏效,容易形成侦查僵局。数据挖掘作为一种比较高级的侦查方法,包括多种挖掘技术,在白骨案件侦查中可以运用一种或者多种挖掘技术进行数据挖掘。数据挖掘主要有痕迹物品数据挖掘、生物检材数据挖掘和电磁信息痕迹数据挖掘。数据挖掘具有查明被害人身源,破解侦查僵局,发现案件线索,确定侦查方向,发现证据材料,支持诉讼证明等作用。数据挖掘离不开理论基础、软件基础和硬件基础,离开了各种基础支撑,数据挖掘则无法进行。     

基于数据挖掘技术对公安犯罪分析的改进

数据挖掘技术是一种新兴的计算技术与方法。它分为数据库数据挖掘、Web数据挖掘和文本数据挖掘三种。将数据挖掘技术应用于公安犯罪分析中,可以改进公安机关对犯罪分析的自动化处理过程,实现信息服务质量的提高,由此使数据库更有效地发挥作用。     

基于公安情报的物联网信息挖掘技术研究

物联网的出现和应用,对信息的多角度、全方位、深层次采集发挥了革命性作用,为获取公安情报提供了新颖的平台,解决了公安情报源建设存在的一些盲区,有效地延伸、拓展了公安情报获取的时间和空间。基于云计算的物联网数据挖掘构架包括数据接入层、数据集成层、数据挖掘平台层、业务控制层和交互层,能够实时、高效地从物联网的海量、动态、异构数据中挖掘公安情报,提高警务决策的正确性,更好地适应动态管理、打击犯罪的需要。     

ID3方法在以干部选拔为主题的数据控制中的应用

信息时代 ,研究如何从海量信息中进行有效的数据挖掘 ,从而获得有用知识 ,为决策提供支持是我国信息化进程中的一项重要的工作。本文在概述了数据挖掘的基础理论之上 ,以干部人才选择分析为例 ,利用近年来在智能信息处理领域获得迅速发展的ID3方法进行了数据挖掘的尝试 ,得到了与实际经验相符的结果和相应的“规则” ,验证了其可行性和可供决策支持的现实意义。     

大数据背景下知识产权侵权行为网络异化与解决思路——以著作权间接侵权为视角

当前,大数据应用已经进入一个新的时期,相对于网络时代以数据存储和数据传输为主要内容,大数据时代是以数据挖掘和数据应用为主要目的。在大数据背景下,知识产权保护面临更为严峻的挑战。尤其值得注意的是,知识产权侵权行为的网络异化有了新的发展和变化,现行立法与司法实践显现出一定的时代局限性与滞后性。     

基于数据挖掘的计算机动态取证技术

随着网络犯罪的日益猖獗,计算机取证正逐步成为人们研究与关注的焦点。为了能从海量的可疑数据中发现证据,数据挖掘技术的参与必不可少。文章在将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中,给出了基于数据挖掘的计算机动态取证系统模型,提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性,解决动态取证中的实时性、有效性、可适应性和可扩展性问题。     

公安信息化建设进程中需要重点关注和研究的几个问题

公安信息化的发展和信息化应用水平的提高,使公安工作与信息技术的相互结合更加紧密,相互作用和依存更加明显。同时,围绕着公安信息化标准和规范的完善、数据共享和数据挖掘、信息安全与应用培训、保障水平的提高等问题也显得日益突出,成为公安信息化进程中值得重点关注和研究的课题。     

数据挖掘技术在新安医学研究中的应用

探讨数据挖掘技术在新安医学研究中的应用,将文献研究与人工智能、机器学习相结合,应用关联规则、决策树方法、CBR技术等,对新安医家的临床经验进行分析,为继承和发扬新安医学提供新的思路和方法.     

网络舆情预警防控研究

随着互联网的快速普及和深入应用,网络舆情分析和研究具有重要的现实意义.利用数据挖掘和情报分析方法技术,建立检测模型实现舆情的动态分析;通过对舆情演变的追踪,实现舆情的预警和防控;采用跨学科的交叉研究,实现了舆情分析从内容到方法上的突破.     

1979—2008年我国劳动生产率相关研究文献分析——基于数据挖掘的研究综述

本文运用文本数据挖掘方法对1979--2008年以来我国劳动生产率相关著作和论文进行统计分析，在综合国内相关研究文献的基础上，对其中的重点问题及相关成果进行分析总结，回顾了国内劳动生产率的研究现状并作简要评述，然后结合劳动生产率在经济与管理领域的应用，指出劳动生产率理论与应用将来进一步拓展的方向。     

数据挖掘构成要素的侦查视角分析

数据挖掘是比较高级的侦查方法,需要各种构成要素的综合作用才能完成。数据挖掘构成要素主要包括方法要素、条件要素和基础要素,方法要素是条件要素和基础要素的纽带和桥梁,条件要素是方法要素的作用对象,基础要素是方法要素和条件要素发挥作用的现实基础。方法要素、条件要素和基础要素在犯罪侦查之数据挖掘过程中相互作用、相互影响,密不可分,共同推动各类犯罪案件侦查任务的完成。     

基于数据仓库的决策支持系统

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域。本文分析了传统决策支持系统开发中存在的问题,介绍了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术。以及它们在决策支持系统中的应用,同时给出了基于数据仓库技术的决策支持系统的基本框架。     

基于数据挖掘的刑事犯罪侦查系统研究

将数据挖掘技术、数据仓库技术与刑事案件侦查结合起来,对刑事案件中的作案规律、成案因素、高危人群、串并案进行分析和研究,并用实验和相关案例加以印证和解释,可以实现面向主题的基于数据挖掘的刑事犯罪侦查系统建设。