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摘要:
提出了一种基于聚类的时空关联规则的公交犯罪挖掘算法.针对某市一个区的110报警数据库中的大量业务信息进行分析.首先,通过文本挖掘技术从案情信息中提取时间、地点等信息,并利用高德地图API的地理编码服务和POI搜索功能对提取的地址信息进行地址匹配,提取受害人上下车站点、乘坐公交线路等信息.其次,对提取得到的时空数据进行归并处理.最后,根据案发时段、季节以及是否节假日进行聚类分析,然后在簇内进行时空关联规则分析.这种挖掘方法具有以下特点:①在聚类基础上进行关联规则分析,减少扫描数据库次数,大大缩小数据扫描范围,提高算法效率,更加适合海量犯罪数据的挖掘.②聚类后簇内数据具有相似性,特征更加明显,在此基础上进行关联规则分析产生较小的频繁项集,并且提取出置信度较高的规则.③考虑犯罪行为的时空特性,挖掘过程中同时考虑了案发季节、是否节假日等因素.
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文献信息
篇名 基于聚类关联规则的公交扒窃犯罪时空分析
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 公交扒窃 聚类分析 关联规则 犯罪模式识别
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 地理学
研究方向 页码范围 145-152
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 5394字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 过仲阳 华东师范大学地理科学学院 59 604 13.0 21.0
2 闫密巧 华东师范大学地理科学学院 2 9 2.0 2.0
3 任浙豪 华东师范大学地理科学学院 4 16 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (78)
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研究主题发展历程
节点文献
公交扒窃
聚类分析
关联规则
犯罪模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
2430
总下载数(次)
5
总被引数(次)
17499
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