基于支持向量机与朴素贝叶斯的犯罪度理论研究

• 作者: 王世刚 胡云鹏
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 朴素贝叶斯 犯罪预警
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 20-25
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4208字
• 语种: 中文

摘要

为使安防系统具有犯罪预警的功能,以达到真正意义的智能化,提出网络言论犯罪度概念.该概念指某个体通过社交网络言论表现出的犯罪可能性.通过对犯罪心理与言论特征之间关系的研究,提出了一种基于朴素贝叶斯与SVM(Support Vector Machine)的网络言论犯罪度理论.该理论运用朴素贝叶斯和SVM等机器学习方法,结合犯罪心理学,建立了网络言论犯罪度理论框架与数学模型.实验表明,基于该理论的预警系统具有较好的犯罪预警能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世刚	吉林大学通信工程学院	75	416	12.0	17.0
2	胡云鹏	吉林大学通信工程学院	2	0	0.0	0.0