基于改进K-means算法的犯罪预测模型

随着大数据时代的来临,公安部门积极推进"智慧公安"警务改革,犯罪预测成为其中的重要内容。有效的犯罪预测有助于预防犯罪,维护社会稳定。但是由于犯罪环境的复杂性,犯罪诱因的多样性,犯罪预测始终是一个具有挑战性的难题。为量化预测犯罪提供可能性,构建了一种基于改进K-means算法的犯罪预测模型。通过Gap Statistic方法自动确定聚类数目,克服了K-means算法无法确定k值的缺点。实验结果表明,该模型可以成功确定犯罪热点数量并进行聚类分析,提高了犯罪预测的客观性和准确性。

整体性治理理论视角下的警务运行机制创新研究——以金华市公安局“一警情三推送”机制为例

警务运行机制创新是一场面向公安机关自身的改革,能有效推动警务高质量、高效率运作,有力提升公安机关整体效能与战斗力。整体性治理范式关注实际需求的价值选择、协调合作的治理机制,注重信息技术的使用,以整体性的视角审视警务运行机制改革,为改革提供新的实现路径。金华市公安局开展的“一警情三推送”警务运行机制实现了理念、流程、主体、技术平台的多元创新,对警务运行机制的创新与发展具有重要的借鉴意义。