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时空分析和K近邻算法在犯罪分析中的应用研究 被引量:5

Research on the Application of Spatial-Temporal Analysis and KNN Algorithm in Crime Analysis
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摘要 犯罪是当今世界面临的普遍社会问题,准确实时的犯罪预测有助于预防犯罪、降低犯罪率.但由于犯罪事件之间的关联以及与周围环境的复杂关系,犯罪分析与预测至今仍然是一个具有挑战性的问题.本文采用了基于时空分析的可视化技术和K近邻算法来分析不同犯罪类型在伦敦区域内的分布.首先,对犯罪数据进行预处理和可视化;然后,通过K近邻算法对犯罪数据集进行分析、提取有用信息,并通过可视化的方式展现数据之间的关联关系;最后,通过对不同类型犯罪进行分析,预测不同犯罪类型的高发区域和高发时间.因此有助于公安执法人员的警力部署和指挥,从而达到预防犯罪的目的.
作者 王娟 兰月新 吴春颖 陈蕾 张双狮 WANG Juan;LAN Yuexin;WU Chunying;CHEN Lei;ZHANG Shuangshi(Force Management Department, China People’s Police University, Langfang, China, 065000;Border Department ,China People’s Police University, Langfang, China, 065000)
出处 《福建电脑》 2019年第7期35-37,共3页 Journal of Fujian Computer
基金 河北省统计科研计划项目(No.2018HZ03) 河北省高等教育教学改革研究与实践项目(No.2018GJJG450) 河北省重点研发计划项目(No.18210806)资助
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参考文献2

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