[发明专利]一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法有效
| 申请号： | 201911269327.8 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111062000B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 龙冬平;徐铭恩;徐冲;肖露子;宋广文;陈建国 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06Q10/0639;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法，主要应用于公共安全和犯罪地理的技术领域。该方法融合了警情数据和抓捕数据、POI数据和手机信令数据等多源时空数据，基于离散选择模型原理，增加人群流动环境、犯罪防控环境等数据对犯罪者作案地的量化模型进行了精度优化。相比基本模型，全模型对犯罪者作案地选择的拟合精度提高了8.63％。此方法还通过效应函数和概率函数来计算犯罪者对作案地社区的预期效应以及犯罪者作案地选择的概率，从而准确识别出犯罪者对作案地选择的偏好。采用本发明提供的实施例，能够实现对犯罪者作案地选择精准识别，提高了识别的有效性和准确性，并对警务防控具有重要的参考作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 离散 选择 模型 犯罪者 作案 识别 方法 | ||
【主权项】：
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