[发明专利]一种基于时空区域犯罪特征的建模方法

权利要求书

1.一种基于时空区域犯罪特征的建模方法，其特征在于：所述建模方法是将犯罪时空区域划分为R个区域，K个主题，T个语义时间，W个犯罪参数指标，包括以下步骤：

(1)建立区域潜在犯罪特征模型，用于描述和量化潜在犯罪特征分布情况分析区域中各项潜在因素所占的比例，从而综合评估此区域的潜在犯罪水平；所述犯罪特征模型表达式为：R＝(W，T，c，θ)，其中，W表示该区域犯罪参数各项指标的属性值，T表示该区域所处的每个语义时间，c表示每个语义时间的犯罪水平,θ表示区的潜在犯罪特征；

(2)犯罪水平的时态划分建模，用于描述区域在不同语义时间内的犯罪分布，从而能更为全面和准确地分析区域潜在特征，在不同语义时间u下的潜在犯罪特征分布表示为：P(u|t)＝Muti(z_t1，z_t2，……，z_tk)，其中，z_tk为K个主题中所抽取的潜在犯罪特征；

(3)犯罪水平生成建模，用于描述区域潜在犯罪特征和每个语义时间的潜在犯罪特征，对不同区域的犯罪水平进行分布评估，划分区域内的个区域犯罪水平的分布模型为：c_ij～N(u_i^Tθ_j,σ_ij)，其中，c_ij为时段i下区域j的犯罪数量，u为第i个时段下的潜在犯罪特征分布，θ_j为区域j的潜在犯罪特征分布，σ_ij为区域的媒介因子；

(4)犯罪参数指标生成建模，用于生成分析所划分区域影响潜在犯罪特征的指标分布，然后对该区域的时空犯罪特征进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空区域犯罪特征的建模方法，其特征在于：所述区域的媒介因子为：σ_ij＝ξ|L_ij(w_j1,w_j2,...,w_j|W|)-c_ij|，其中，ξ为常数，L_ij(.)为多元线性回归模型，用于描述语义时间i和区域j的犯罪参数指标。

3.根据权利要求2所述的一种基于时空区域犯罪特征的建模方法，其特征在于：所述区域的媒介因子中的常数ξ取值范围为0.05～0.2。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于时空区域犯罪特征的建模方法，其特征在于：所述犯罪参数指标采用多元线性回归模型L_ij(.)分布进行建模，所述多元线性回归模型L_ij(.)的分布如下：

L=-λu2ΣiuiTui-γv2Σj(vj-θj)T(vj-θj)+ΣjΣnlog(Σkθjkβk,wjn)-Σi,jσij2(cij-uiTvj)2,]]>

其中，β为潜在犯罪特征-犯罪参数指标分布，u为语义时间下的主题分布、ν为区域主题分布。