时空分析和K近邻算法在犯罪分析中的应用研究

作者：王娟^*; 兰月新; 吴春颖; 陈蕾; 张双狮

来源：福建电脑, 2019, 35(07): 35-37.

DOI：10.16707/j.cnki.fjpc.2019.07.009

• 位置预测
• 时空特征
• K近邻算法
• 犯罪预测
• 可视化

犯罪是当今世界面临的普遍社会问题,准确实时的犯罪预测有助于预防犯罪、降低犯罪率。但由于犯罪事件之间的关联以及与周围环境的复杂关系,犯罪分析与预测至今仍然是一个具有挑战性的问题。本文采用了基于时空分析的可视化技术和K近邻算法来分析不同犯罪类型在伦敦区域内的分布。首先,对犯罪数据进行预处理和可视化;然后,通过K近邻算法对犯罪数据集进行分析、提取有用信息,并通过可视化的方式展现数据之间的关联关系;最后,通过对不同类型犯罪进行分析,预测不同犯罪类型的高发区域和高发时间。因此有助于公安执法人员的警力部署和指挥,从而达到预防犯罪的目的。