Data mining är ett sätt att extrahera kunskap ur vanligtvis stora datamängder; med andra ord är det ett sätt att upptäcka dolda relationer mellan data genom att använda artificiell intelligens metoder. Det breda utbudet av tillämpningar för datautvinning har gjort det till ett viktigt forskningsområde. Kriminologi är ett av de viktigaste områdena för att tillämpa datautvinning. Kriminologi är en process som syftar till att identifiera brottsegenskaper. Brottsanalys omfattar i själva verket att undersöka och upptäcka brott och deras förhållande till brottslingar. Den stora mängden brottsdata och även komplexiteten i sambanden mellan dessa typer av data har gjort kriminologi till ett lämpligt fält för att tillämpa data mining tekniker. Att identifiera brottsegenskaper är det första steget för att utveckla ytterligare analyser. Den kunskap som hämtas från datautvinningsmetoder är ett mycket användbart verktyg som kan hjälpa och stödja polisen. En metod baserad på data mining tekniker diskuteras i detta dokument för att extrahera viktiga enheter från polis berättande rapporter som är skrivna i klartext. Genom att använda detta tillvägagångssätt kan brottsuppgifter automatiskt föras in i en databas, i brottsbekämpande organ. Vi har också tillämpat en SOM klustering metod i omfattningen av brottsanalys och slutligen kommer vi att använda kluster resultat för att utföra brottsmatchning process.
Dessutom, Keyvanpour, et al. REF föreslog en ram för brottsmatchning genom att använda datautvinningsteknik för att upptäcka och utreda brott.
Detecting and investigating crime by means of data mining: a general crime matching framework
{'venue': 'WCIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}