Abstract-Narrative rapporter och kriminalregister lagras digitalt över enskilda polismyndigheter, vilket gör det möjligt att samla in dessa uppgifter för att sammanställa en nationell databas över brottslingar och de brott de begått. Sammanställningen av dessa uppgifter under de senaste åren ger nya möjligheter att analysera brottslig verksamhet genom tiden. Förstärka den traditionella, mer socialt inriktade, tillvägagångssätt beteendestudier av dessa brottslingar och traditionell statistik, data mining metoder som klustering och förutsägelse gör det möjligt för polisen att få en tydligare bild av kriminella karriärer. Detta gör det möjligt för officerare att känna igen viktiga platser när det gäller att förändra brottsligt beteende och använda resurser för att förhindra att dessa karriärer utvecklas. Fyra viktiga faktorer spelar en roll i analysen av kriminella karriärer: brottslighetens natur, frekvens, varaktighet och svårighetsgrad. Vi beskriver ett verktyg som extraherar dessa ur databasen och skapar digitala profiler för alla lagbrytare. Den jämför alla individer på dessa profiler med en ny distansmått och samlar dem därefter. Denna metod ger en visuell samling av dessa kriminella karriärer och möjliggör identifiering av klasser av brottslingar. Den föreslagna metoden möjliggör flera användardefinierade parametrar.
Ett verktyg beskrevs i REF som sammanställde en brottsprofil av de fyra viktiga faktorer som beskriver en kriminell karriär för varje enskild gärningsman: frekvens, allvar, varaktighet och natur.
Data Mining Approaches to Criminal Career Analysis
{'venue': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'journal': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}