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Crime Pattern Detection Using Data Mining 指導教授:葉榮懋 報告人:張廣志 學號M97u0210 目錄 摘要 前言 犯罪調查系統 資料探勘和犯罪模式 叢聚技術的使用 結論 未來方向 摘要 犯罪是一個會帶來社會的困擾和造成社會付 出高昂的成本的偏差行為；在這裡我們使 用資料探勘的資料庫來協助偵查犯罪的模 式來加快破案的速度。 我們將犯罪模式加以分類，開發一個系統解 析犯罪慣性，以提供偵查人員破案關鍵。 前言 •隨著電腦系統的產生，我們可以有效率 的追蹤罪犯，加快執法人員加破案速度 然而，我們希望在電腦科學和刑事司法 的資料探勘模式方面，能尋找到更有效 率的科學方法來協助我們更快速的解決 罪犯問題 • Fig 1 Geo-spatial plot of crimes, each red dot • represents a crime incident. Crime Reporting Systems 犯罪調查系統 犯罪集團:是指在一個特定區域內集體 犯罪。這種集團採用地理空間優勢來做預 謀性犯罪。 此類別的犯罪會選擇人口密集的地點犯 案，直觀地找尋熱門的地點犯罪 如：犯罪模式的DC狙擊手、連續強姦犯 或殺手，這類罪犯可能單獨犯案或由一群 人所組成集體犯案。 Crime Reporting Systems 犯罪調查系統 (續) 有些販毒數據是與青少年有連帶關係的，有 關的性犯罪者被公之於眾，以警告其他犯罪者， 這樣可以避免其他人受害。 •犯罪調查系統可查詢： •犯罪類型、日期、時間、地點、被害人和證人 •此外，有敘述或說明犯罪的方式 Data Mining and Crime Patterns 資料探勘和犯罪模式 簡單來說就是犯罪資料的分類歸納。 •資料探勘的叢聚分析法，將犯罪模式分類 歸納成一個龐大的資料庫，在資料庫內有 其一對一的對應犯罪模式。 我們使用叢聚分析法分類，將不同性質 的犯罪和犯罪數據庫做解析。 因此，分類技術，將是將現有的和已知的， 不會把好預測犯罪來預測未來的犯罪。 此外 性質犯罪隨時間變化 我要表達的是說：以前手機和網路是相當罕見的 東西，如今卻成為犯案的工具 不久以前手機還是是罕見如今互聯網的網絡 犯罪或犯罪使用手機 •因此，為了能夠偵測新的和未知的未來格局， Clustering Techniques Used • 通常是第一個排序將在最重要的特徵基礎上 • 類型的犯罪是搶劫，這將是最重要的屬性。 • 該行1和3顯示了一個簡單的犯罪疑犯的描述和對受 害者描述的個人資料也相似。 • 叢聚技術可以方便理處理大量的數據以及丟棄與犯 罪事件的雜訊。 • 未來的犯罪模式，可以檢測到。首先， 未來案件可以從集群的基礎上的重要屬 性查。因為，這個集團犯罪，數以百計 的犯罪集團會把一些小團體或有關罪行 的，它使他們的偵探更容易追蹤找到犯 罪模式。 Results of Crime Pattern Analysis 犯罪模式分析結果 將數據為輸入源的數據分析處理。 在這些記錄的基礎上有期預設的加權。 由此產生集群有可能的犯罪模式匯整以上結果所繪製的地 理空間圖。不同的集群或犯罪以圖案顏色區分 每個群組的說明提供了犯罪事件的總數，包括在幫派內群 聚鬧事等事件。 Conclusions 結論 利用專業的半監督學習方法和發展計劃以增 加其意義(可信度)。 我們的建構技術，能從大量的犯罪行為中鑑 別犯罪模式，以增加偵查容易度。 由於數據分析成果可能不準確、有失踪的信 息或在數據輸入過程中出錯等狀況，故此研究 為協助偵探，而不是取代他們。 真實的數據呈現也反映出數據探索並不是一 件容易的事情，往往需要熟練的數據探索和分 析以及精良的犯罪領域知識。 未來方向 這項研究作為一未來的擴展，我們將 創建一套預測的犯罪熱點(熱門地點)， 這將有助於在最有可能犯罪的地方部署 警力，以及設定排班時間，以便更有效 地利用警務資源。 (未來將計劃研究開 發的社會聯繫網絡連接罪犯、嫌疑人、 幫派，以研究它們的相互關係。) 未來方向（續） •另外，此一犯罪偵查模式還能從聯邦調 查局數據庫搜尋涉嫌人所描述的區域， 交通違規的數據庫則來自不同國家的協 助以分析犯罪模式檢測，使反恐措施也 更有系統。 心得: 此篇因該只有探討慣性犯案 就某方面是 能輔助偵辦人員在辦理案件加快查詢 但 是如果 偵辦人員經驗不足 反而會誤導偵 辦人員方向 拖延辦案時間 因此這必須培 育 與此項系統能夠相互搭配的辦案人員 社會亂象在世界各地 不斷的重複上演也 不曉得他們知不知道自己在做什麼 是否 該更加探討原因 有句話 防範勝於治療