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犯罪大数据AI模型与犯罪趋势预测研究
被引量:
2
1
作者
姜斌祥
《预防青少年犯罪研究》
2019年第1期3-9,共7页
因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案。可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪...
因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案。可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势影响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下采用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。
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关键词
犯罪
大数据
小
数据
灰色模糊
模型
大数据深度学习模型
2019年犯罪趋势预测
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职称材料
题名
犯罪大数据AI模型与犯罪趋势预测研究
被引量:
2
1
作者
姜斌祥
机构
中国政法大学犯罪大数据研究中心
出处
《预防青少年犯罪研究》
2019年第1期3-9,共7页
文摘
因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案。可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势影响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下采用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。
关键词
犯罪
大数据
小
数据
灰色模糊
模型
大数据深度学习模型
2019年犯罪趋势预测
分类号
D917 [政治法律—法学]
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作者
出处
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被引量
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1
犯罪大数据AI模型与犯罪趋势预测研究
姜斌祥
《预防青少年犯罪研究》
2019
2
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