论文题目: 改进的决策树算法在刑事审讯决策支持中的应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机应用技术
作者: 孙桐
导师: 王秀坤
关键词: 刑事审讯,数据挖掘,数据仓库,决策树
文献来源: 大连理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 犯罪行为分析本身是一门涉及面极广的学科,渗透了法学、心理学、行为学等多学科。由于各种案件的复杂性、犯罪嫌疑人的多样性、审讯人员的素质等因素,现有的审讯过程常常浪费了大量人力和物力,而且存在着一定的偏差。目前在该领域,相关部门已经建设了大量业务信息数据库,已具相当规模,并已建成连接全国各地成千上万台电脑的大型信息网络,隐藏在大量业务数据中的某些有价值的规律、趋势,有待挖掘和提取。本文以大连市公安局项目刑事审讯辅助决策支持系统为研究背景。该系统将计算机技术应用于刑事审讯的全过程,包括审讯案例信息管理、审讯过程跟踪、以及对已有大量案例记录进行数据挖掘。本文详细介绍了数据挖掘技术在刑事审讯决策支持中的应用。设计、实现了一个基于改进的决策树算法的数据挖掘模型;通过引入用户兴趣度概念,改进了ID3决策树算法,弥补了ID3决策树算法在属性选择上偏向于选择属性取值较多项的缺陷;并利用关联分析方法对不同案例进行了分析,了解不同犯罪行为之间的关联。目的是依据数据挖掘技术实现对大量的犯罪记录信息进行数据挖掘,找出大量案例记录数据中的潜在规律,用于度量案例中各种因素对于特定案例所起的作用,给出对于特定案例审讯的可行性审讯方案,提高审讯系统的办案过程的准确率和效率。目前在国内,数据仓库和数据挖掘技术得到成功应用的例子主要集中在金融、保险、商业等领域,而在犯罪行为分析领域,鲜见有效应用。本文通过对公安系统犯罪记录数据的分析,建立了一个合理的数据挖掘模型。得出的结论包括:在犯罪个性心理分析中,除去胆汁形、粘液形等气质因素外,教育起了决定作用;在犯罪风险分析中,有无职业起决定作用等。这些规则与案例分析专家决策基本上符合。本文是在该领域有效应用数据挖掘技术的一次尝试。
论文目录:
摘要
Abstract
引言
1 相关知识
1.1 数据挖掘技术
1.1.1 数据挖掘分类
1.1.2 数据挖掘方法简介
1.1.3 数据挖掘过程
1.2 数据仓库
1.3 知识发现
1.4 数据挖掘的应用
2 刑事审讯辅助决策系统的综合分析
2.1 刑事审讯问题描述
2.2 挖掘技术在刑事审讯中的应用现状
2.3 决策模型的综合分析
2.3.1 决策模型的基本思想
2.3.2 决策模型的主要工作
3 基于改进的ID3决策树建模
3.1 信息论简介
3.2 决策树算法比较分析
3.2.1 ID3算法
3.2.2 C4.5算法
3.2.3 缺值情况的处理
3.2.4 决策树的剪枝
3.3 基于 ID3的改进算法
3.4 基于改进的ID3算法的决策系统模型
3.4.1 数据清理
3.4.2 构造犯罪分析决策树
3.4.3 修正建成的决策树
3.5 实例分析
4 犯罪记录的关联序列挖掘分析
4.1 关联挖掘分析
4.2 序列挖掘分析
4.3 小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
发布时间: 2008-06-30
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