公安數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設計和實現(xiàn).pdf

1、公安領域的信息系統(tǒng)建設經(jīng)過了十余年的發(fā)展已經(jīng)初具規(guī)模。隨著信息化建設的不斷深入，對信息系統(tǒng)發(fā)揮的作用提出了更高的要求，于是決策支持提上了議事日程，而傳統(tǒng)的事務型處理系統(tǒng)并不能很好地解決這類問題。 該文詳細闡述了公安數(shù)據(jù)分析領域應用數(shù)據(jù)挖掘技術的方法，拓展了該技術的使用范圍，同時提高了刑事犯罪分析領域的水平，在一定程度上實現(xiàn)了應用計算機技術分析數(shù)據(jù)和輔助破案，促進了該領域的信息化進程。在挖掘了大量數(shù)據(jù)后，該文得出了有一定參考價值的

2、分析結論，為該領域有效應用數(shù)據(jù)挖掘技術進行研究提供了一個方向。該課題在一定的程度上獲得了成功，主要包括以下幾方面： (1)成功地進行了關聯(lián)挖掘。在一定支持度、置信度和有趣度基礎上，采用Apriori算法進行挖掘，得出頻繁項集，從而導出關聯(lián)規(guī)則，得出有用的結論； (2)成功地建了一棵犯罪行為分析決策樹，得出相應判定規(guī)則； (3)成功地對案件信息作了串并案分析，減輕了手工勞動的強度，提高了串并案的準確性和速度；

3、 (4)提出了建立用于OLAP分析的犯罪分析數(shù)據(jù)庫的方法； (5)提出了一種新穎的聚類算法BFSN。與同類算法相比，該算法具有實現(xiàn)簡單，復雜度低，容易設定最佳參數(shù)等優(yōu)點。實驗證明，在聚類正確率相近的情況下，該算法的效率比較高，而且還能揭示同類對象之間的相異程度； (6)提出了將數(shù)據(jù)挖掘和OLAP分析應用于犯罪分析的方法和模式； (7)得到了一些關于刑事案件方面的結論，這些知識對于指導決策有相當重要的意義。