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摘要
针对智慧警务建设过程中犯罪预警机制滞后的问题，提出了一种融合警务系统中人员数据的通用预警模型。该模型采用随机森林算法对高维稀疏样本特征进行重要性排序，筛选得到最优特征子集。利用SMOTE过采样算法对训练集样本进行采样处理，以平衡正负样本集。该文预警模型基于XGBoost算法实现风险样本数据的分类提取，并使用粒子群优化算法对XGBoost模型的AUC值为目标函数做参数调优，提高模型预测精度。结果表明，该模型在不均衡数据集下平均准确度可达到90%以上。
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单位上海计算机软件技术开发中心
