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基于随机森林的重复犯罪情报获取研究

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重复犯罪情报获取研究是情报主导警务模式中的有益探索,也是大数据技术在公安领域内的一项重要运用,对打击重复犯罪具有重要的意义.通过改进随机森林算法进行特征选择,再利用Apriori算法进行关联规则的挖掘,得到有关联的犯罪信息,据此为公安提供决策支持;其次根据OOB error提出一种加权的随机森林算法模型,预测重复犯罪的发生,以此预防和打击重复犯罪,通过和原始的随机森林算法对比分析,该算法的准确性和召回率都有所提高,表明该模型不仅可以获取有价值的犯罪信息情报,同时还可以准确的预测重复犯罪.

张俊豪

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铁道警察学院

Apriori算法 OOB error 随机森林 重复犯罪

河南省高等学校重点科研项目计划铁道警察学院2020年基科费项目

20A5200332020TJJBKY012

2021

警察技术
公安部第一研究所

警察技术

影响因子：0.386
ISSN：1009-9875
年,卷(期)：2021.(1)
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