Creative Commons Atttribution-Noncommercial-Share Like 3.0 Detaljerade termer http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ MIT-fakulteten har gjort denna artikel öppet tillgänglig. Dela gärna med dig av hur denna tillgång gynnar dig. Din historia är viktig. Abstrakt. Vårt mål är att automatiskt upptäcka brottsmönster. Bland en stor uppsättning brott som inträffar varje år i en stor stad är det utmanande, tidskrävande och arbetsintensivt för brottsanalytiker att avgöra vilka som kan ha begåtts av samma person(er). Om automatiserade, datadrivna verktyg för upptäckt av brottsmönster görs tillgängliga för att hjälpa analytiker, kan dessa verktyg hjälpa polisen att bättre förstå brottsmönster, vilket leder till mer exakt tillskrivning av tidigare brott, och gripande av misstänkta. För att göra detta föreslår vi en mönsterdetektionsalgoritm kallad Serie Finder, som växer fram ett mönster av upptäckta brott inifrån en databas, från ett "frö" av några brott. Serie Finder innehåller både de gemensamma egenskaperna hos alla mönster och de unika aspekterna av varje specifikt mönster, och har haft lovande resultat på ett decenniums värde av brottsmönster data som samlats in av brottsanalysenheten vid Cambridge polisen.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Syftet med REF är att automatiskt identifiera brott som begåtts av samma person från en historisk brottsdatabas.
Learning to detect patterns of crime
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}