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J-GLOBAL ID：201702265639210192   整理番号：17A1646792

オンライン新聞報告と動的環境におけるその適用へのアプローチからの女性に対する犯罪解析【Powered by NICT】

Crime analysis against women from online newspaper reports and an approach to apply it in dynamic environment

著者 (2件)： Das Priyanka (Dept. of Computer Science and Technology, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah, India) ,  Das Asit Kumar (Dept. of Computer Science and Technology, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBDACI  ページ： 312-317  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インドにおける女性に対する犯罪が,近年の議論で顕著な話題となっていると課題は,女性に対して行っ犯罪の増加傾向に起因する懸念の前景にされてきた。犯罪の大部分が報告され,毎年を発生している大量のデータセット。犯罪報告は犯罪の低減のための防止対策を講じること法執行部を助けることができるが,この大量データを処理した激しい的で誤りがちである。様々なテキストマイニング技法の応用は,犯罪傾向を可視化する大きな助けになり得る。本研究は,インドにおける女性に対する犯罪を解析するための効果的な方法を提案した。研究は,オンライン新聞記事からの犯罪報告を抽出するもので種々の状態の犯罪報告とインドの結合領域を構成する文書は,いくつかの前処理法を受けるとした。各文書を,単語の集合として扱い,最後に単語の網羅的なリストを調製した。類似性は,犯罪傾向解析のための関連する特徴を選択するための単語間で測定した。選択された犯罪の特徴に基づいて,コミュニティ検出アルゴリズムは,インドにおける女性に対する犯罪に基づく状態を分割するための適用した。グラフに基づくクラスタリング手法であり,インドのすべての状態はグラフのノードと考えられている。各群集である犯罪傾向に基づいて類似した状態のグループである。データが規則的に発生するされている研究は,増分データセットのための限界とアルゴリズムの応用の新しい方向を与える。本方法論はいくつかの既存特徴選択法と比較し,同じアルゴリズムを用いて各方法で得られたクラスタは,提案した方法が既存の方法よりもより正確であることを示す評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *女性 ,  可視化 ,  単語 ,  アルゴリズム ,  コミュニティ ,  *犯罪 ,  類似性 ,  クラスタ ,  インド ,  特徴選択 ,  前処理 ,  結合部位
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  傾向解析 ,  テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン新聞 ,  報告 ,  動的環境 ,  女性 ,  犯罪 ,  解析