【摘 要】
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针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,安全防范技术与风险评估公安部重点实验室,清华大学工程物理系,清华大学公共安全研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71741027,71704183),国家重点研发计划课题(2018YFC0809702),公安部科技强警基础工作专项项目(2018GABJC01)
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针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础,提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作为分类特征,通过比较多种机器学习算法,研究盗窃前科人员的预测方法,并根据预测结果挖掘盗窃前科人员的作案规律。研究结果表明:随机森林算法表现最优,查准率、查全率和F1均达到了0.85以上;对于盗窃这一典型社会安全事件,其前科人员倾向于选择下午时段和人流量大的地区实施,盗窃金额明显高于
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