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J-GLOBAL ID：201702231690822238   整理番号：17A1747914

クラスタ相関ルールに基づくバスの犯罪犯罪の時空間分析【JST・京大機械翻訳】

Spatio-temporal analysis of bus pickpocketing using association rules based on clustering

著者 (3件)： Yan Miqiao (華東師范大学地理科学学院,上海,200241) ,  Guo Zhongyang (華東師范大学地理科学学院,上海,200241) ,  Ren Zhehao (華東師范大学地理科学学院,上海,200241)
資料名： Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
号： 3  ページ： 145-152  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2921A  ISSN： 1000-5641  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,クラスタ化に基づく時間-空間相関ルールのための新しいアルゴリズムを提案した。ある市の110の警報データベースにおける大量の業務情報について分析した。まず第一に,テキストマイニング技術を用いて,時間情報を抽出し,そして,高い地図のAPIの地理学的符号化サービスとPOI検索機能を用いてアドレス情報をマッチングし,被害者の降車サイトとバスのバス情報を抽出した。次に,抽出された時空間データを処理した。最後に,時間,季節,および休日によってクラスタ分析を行い,次に,クラスタ内で時空相関ルールを分析した。このマイニング方法は以下の特徴を有する。(1)相関ルールの分析に基づいて,走査データベースの数を減らし,データ走査範囲を大きく縮小し,アルゴリズムの効率を改善し,大量の犯罪データのマイニングに適している。(2)クラスタ化後のクラスタ内のデータは類似性があり、特徴がより明らかで、これに基づいて関連規則の分析を行い、比較的に小さい頻繁なアイテムセットを生成し、かつ信頼度の高いルールを抽出する。3)犯罪行為の時空特性を考慮し、掘削過程において同時に発生季節、休日の有無などの要素を考慮した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ分析 ,  *クラスタ ,  符号化 ,  データベース ,  類似性 ,  *犯罪 ,  走査 ,  アルゴリズム ,  地理学 ,  クラスタ化 ,  *相関ルール ,  信頼度 ,  警報
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  *時空間解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： bus pickpocketing ,  clustering ,  spatio-temporal association rules ,  crime pattern recognition

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタ ,  相関ルール ,  バス ,  犯罪 ,  時空間分析