《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于DBSCAN算法的A區(qū)犯罪預(yù)測
《信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全》2020年第7期
趙傳鑫
中國人民公安大學(xué) 國家安全與反恐怖學(xué)院,,北京100038
摘要: 為有效提升公安部門在實(shí)踐工作中的犯罪預(yù)測能力,,提出基于DBSCAN算法的A區(qū)犯罪預(yù)測方法,。該方法采用了時(shí)空分析可視化技術(shù)和DBSCAN算法,,對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先,,對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,;然后,利用DBSCAN算法構(gòu)建犯罪預(yù)測模型,,并進(jìn)行可視化處理,;最后,通過對不同類型犯罪進(jìn)行分析,,預(yù)測犯罪熱點(diǎn),,識別犯罪模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測相比,,該方法具有更好的預(yù)測效果,為公安機(jī)關(guān)打擊犯罪和優(yōu)化警力配置提供了決策依據(jù),。
關(guān)鍵詞: DBSCAN 聚類分析 犯罪預(yù)測
中圖分類號: TP309
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.07.013
引用格式: 趙傳鑫. 基于DBSCAN算法的A區(qū)犯罪預(yù)測[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,,2020,39(7):72-77.

Crime prediction in area A based on DBSCAN clustering
Zhao Chuanxin
School of National Security and Counter Terrorism,,People′s Public Security University of China,,Beijing 100038,China
Abstract: In order to effectively improve the crime prediction ability of the public security department in practical work, this paper proposed a crime prediction method in area A based on DBSCAN algorithm. This method used the spatio-temporal analysis visualization technology and DBSCAN algorithm to analyze the crime data in area A. Firstly, this method conducted descriptive statistical analysis of the crime data in Area A; then, it used the DBSCAN algorithm to build a crime prediction model and visualized it; finally, it predicted the hot spots of crime and identify crime patterns by analyzing different types of crime. The results show that compared with traditional empirical prediction, this method has a better prediction effect and provides a decision basis for public security organs to fight crime and optimize police force allocation.
Key words : DBSCAN,;clustering analysis,;crime prediction

犯罪作為當(dāng)今世界普遍存在的社會問題,對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們的生活有著重大的影響,,因此預(yù)防犯罪是世界各國警察機(jī)構(gòu)共同的目標(biāo)。預(yù)測是預(yù)警預(yù)防的前提和首要環(huán)節(jié),,研究預(yù)防犯罪問題離不開犯罪預(yù)測,。根據(jù)2018年全國公安機(jī)關(guān)統(tǒng)計(jì)的犯罪數(shù)據(jù),,從犯罪類型結(jié)構(gòu)上來看,傳統(tǒng)犯罪呈下降趨勢,,但互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的犯罪不斷增加,,新興行業(yè)領(lǐng)域犯罪活動較為活躍,非法集資,、“食藥環(huán)”犯罪,、未成年人暴力犯罪等受到社會高度關(guān)注,黑惡勢力犯罪,、毒品犯罪出現(xiàn)了新特點(diǎn),。總體來看,,盜搶騙,、黃賭毒和經(jīng)濟(jì)犯罪成為當(dāng)前的主要犯罪問題,重點(diǎn)打擊此類犯罪,,才能維護(hù)社會穩(wěn)定和保障人民的安全感,。通過準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的犯罪預(yù)測,可以幫助公安機(jī)關(guān)優(yōu)化警力部署,、提前制定預(yù)案,,從而降低犯罪率。犯罪預(yù)測的過程包括數(shù)據(jù)的收集,、模型的建立和對犯罪模式的識別,。這不僅有助于公安機(jī)關(guān)判斷犯罪熱點(diǎn)地區(qū),還可以發(fā)現(xiàn)犯罪高風(fēng)險(xiǎn)人員和易害群體,。

犯罪是可以預(yù)測的,。《美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會會刊》上有文章提出,,“最初的犯罪就像初震,,接下來的犯罪就好比余震”。把握犯罪的兩個(gè)杠桿即犯罪成因和犯罪規(guī)律,,就可以推出預(yù)測趨勢,,犯罪成因是犯罪運(yùn)行的動力,犯罪規(guī)律是犯罪運(yùn)行的規(guī)則,,動力和規(guī)則確定了運(yùn)行的方向,。如果分析人員不是簡單地對犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié),而是挖掘出海量犯罪數(shù)據(jù)背后的犯罪成因和犯罪規(guī)律,,那么就可以準(zhǔn)確地評估犯罪趨勢并采取有力的措施,。根據(jù)犯罪學(xué)相關(guān)理論,在一定區(qū)域中,,犯罪地點(diǎn)并不是隨機(jī)分布的,,而是呈現(xiàn)出一些集中點(diǎn),,即“熱點(diǎn)地區(qū)”。掌握這些熱點(diǎn)地區(qū)可能發(fā)生的犯罪類型,,對于公安機(jī)關(guān)的決策部署具有重要的參考價(jià)值,。此外,根據(jù)鄰近重復(fù)效應(yīng),,當(dāng)一個(gè)盜竊犯在一個(gè)地點(diǎn)成功實(shí)施犯罪之后,,他往往會在一周后再次潛入同一對象或者鄰近對象家中作案,他的犯罪半徑一般是在2公里以內(nèi)[5],。案發(fā)地點(diǎn)附近的同類案件發(fā)生的概率較高,,這同時(shí)給犯罪預(yù)測提供了理論支撐。

基于以上幾點(diǎn),,本文提出一種基于DBSCAN算法的犯罪預(yù)測模型,,該模型在MATLAB中構(gòu)建,對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類,,可以獲得較為客觀的結(jié)果,。該實(shí)驗(yàn)遵循數(shù)據(jù)分析中的步驟,包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理,、數(shù)據(jù)可視化和構(gòu)建犯罪預(yù)測模型,。在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理階段,數(shù)據(jù)來自于A區(qū)公安局提供的犯罪數(shù)據(jù),,并進(jìn)行了脫敏處理,。數(shù)據(jù)可視化階段生成了三維的犯罪時(shí)空分布圖。最后,,在構(gòu)建模型階段,,本文對犯罪類型、犯罪時(shí)間,、經(jīng)度,、緯度進(jìn)行密度聚類分析,對警方的警力部署和決策執(zhí)行具有參考價(jià)值,。


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作者信息:

趙傳鑫

(中國人民公安大學(xué) 國家安全與反恐怖學(xué)院,,北京100038)

 


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