[发明专利]一种基于时空区域犯罪特征的建模方法

说明书

技术领域

本发明属于地理信息科学、数据挖掘技术领域，涉及犯罪风险时空划分、犯罪风险特征分析，尤其涉及一种基于时空区域犯罪特征的建模方法。

背景技术

社会经济环境是影响疑犯犯罪案件空间分布的一个主要原因，不同的社会经济与犯罪行为的相互作用会表现出局部犯罪特征。这里，我们称区域局部社会经济环境会营造出的特定犯罪机会为区域“潜在犯罪特征”，日常活动理论提出犯罪的成功必须同时满足三个要素：潜在的犯罪者，合适的目标，犯罪防范的缺失，因此也可将“潜在犯罪特征”看做由于人们日常活动决定的犯罪三要素汇合的程度，以及由此形成的区域环境特征。

犯罪在不同语义时间内(工作日，春节等)，由于社会作息规律、社会习俗、天气以及社会活动等原因，犯罪份子的作案动机、作案意愿、作案手段等也会发生改变，我们称之为语义时间的“潜在犯罪特征”，区域“潜在犯罪特征”与语义时间的“潜在犯罪特征”通过区域犯罪因素间接表达出来，疑犯在不同潜在犯罪特征区域间的分布，往往蕴含他们位置的转移模式和转移成因。因此，本章目的就是要描述和量化区域的潜在犯罪特征，以支撑后续区域犯罪特征差异量度、疑犯区域转移模式的研究，以量化与犯罪相关特征，为基于犯罪特征提供时空预测分析支撑。

发明内容

本发明的目的为解决现有技术的上述问题，提供了一种基于时空区域犯罪特征的建模方法，为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

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。

优选地，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，|W|为所有经济环境指标类型的数量，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。

优选地，所述区域的媒介因子中的常数ξ取值范围为0.05～0.2。

优选地，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：