基于数据挖掘技术的犯罪因素关联性分析.pdf

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1、分类号UDC密级单位代码lQl51基于数据挖掘技术的犯罪因素关联性分析刘博指导教师鲁明羽职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕士学科与专业计算机科学与技术论文完成日期2011年6月论文答辩日期2011年7月答辩委员会主席生勉答辩委员会主席■红乃留／铭_【，■了。p，，▲、1．j，上，●^叶1．气●o，^I1■CrimeFactorassociativityAnalysisBasedonDataMiningTechnologyAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfu

2、lfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringbyLiuBo(ComputerScienceandTechnology)ThesisSupervisor：ProfessorLuMingyuJune2011^mIt．1l●．0●J娜●，』．一．1大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文—竺基于数据挖掘技术的犯罪因素关联性分析二。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出

3、重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论

4、文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在——年解密后适用本授权书。不保密口(请在以上方框内打“√’’)论文作者签名：乱＼1i：分导师签名：名叼刁硐论文作者签名：≯＼7断导师签名：彳叼刁碉U日期：年月日一～j●：J一j0，}■中文摘要摘要刑事犯罪既与罪犯的个人外部因素(例如家庭背景、成长经历、受教育情况等)有关，也与其生理状况等内在因素相关。本文尝试将数据挖掘技术应用于犯罪

5、因素分析，力图从中获得一些犯罪规律，为预防和治理犯罪提供有价值的信息，具有重要研究价值和现实意义。论文针对600例刑事罪犯的个人背景信息、基因数据和心理调查问卷信息，与重庆市公安局和我校环境系统生物学研究所合作，采用犯罪心理学、犯罪行为学及数据挖掘技术相结合的方法，重点开展犯罪因素之间的关联性分析。论文描述了遗漏数据、噪声数据、不一致数据和连续属性数据的预处理方法，开展了属性约简和规则挖掘研究研究；针对约简后的属性，将Apriori算法与粗糙集方法相结合，提出了AprioriRS算法，并与常规算法进行了实验对比。AprioriRS算法利用项

6、集分类预处理的方法对事务数据库中所有的项集进行预处理，从而减少了大量候选集产生的可能性。在筛选项集的过程中，利用粗糙集理论中的知识约简方法对项集进行化简，避免了多次重复扫描数据库。论文详细说明了从数据的预处理到如何实现对数据集进行特征约简和进行关联规则挖掘和分析的过程，对所挖掘的关联规则结果进行了分析和筛选，并讨论了所获得的规则在重庆地区的具体价值。论文研究工作对于公安机关案件处理有一定的借鉴价值，同时对于预防刑事犯罪和开展相关的法制宣传教育等工作具有积极作用。关键词：数据挖掘；粗糙集；Apriori算法；犯罪因素分析一●?I卜l’■I，-

7、英文摘要ABSTRACTCriminalcrimeisrelevanttocriminalpersonalexternalfactors(suchasfamilybackground，growthexperience，education，ete)，withthephysicalconditionandotherinternalfactorsrelated．Thispapertriestointroducethedataminingtechnologyusedincrimefactoranalysistogetsomecrime，law，fo

8、rthepreventionandcontrolofcrimetoprovidevaluableinformation,whichhastheimportantresearchv