基于特征选择及机器学习的犯罪预测方法综述

摘要：

基于警务数据和时空数据构建犯罪预测模型,利用机器学习手段进行案事件预测,在国家安全稳定领域具有重要的意义.犯罪预测涉及三个主要方面:特征选择与处理、预测模型和地理信息可视化.分析了犯罪预测理论与方法的基本思想,在探索犯罪的生成机理和演化规律基础上,对经验模型和时空模型研究成果进行了综述.在此基础上,对根据不同预测特征选取最优算法的策略进行了讨论,同时对比简述了各类算法的特点,并对现存问题和未来研究方向进行了探讨.

关键词：犯罪预测;经验模型;时空模型;特征提取

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;北京市属高校高水平创新团队建设计划;北京市教委科技计划重点项目

在线出版日期：2021-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：11910-11920