改進(jìn)的決策樹算法在刑事審訊決策支持中的應(yīng)用.pdf

1、犯罪行為分析本身是一門涉及面極廣的學(xué)科，滲透了法學(xué)、心理學(xué)、行為學(xué)等多學(xué)科。由于各種案件的復(fù)雜性、犯罪嫌疑人的多樣性、審訊人員的素質(zhì)等因素，現(xiàn)有的審訊過(guò)程常常浪費(fèi)了大量人力和物力，而且存在著一定的偏差。目前在該領(lǐng)域，相關(guān)部門已經(jīng)建設(shè)了大量業(yè)務(wù)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，已具相當(dāng)規(guī)模，并已建成連接全國(guó)各地成千上萬(wàn)臺(tái)電腦的大型信息網(wǎng)絡(luò)，隱藏在大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的某些有價(jià)值的規(guī)律、趨勢(shì)，有待挖掘和提取。 本文以大連市公安局項(xiàng)目刑事審訊輔助決策支持系統(tǒng)為研

2、究背景。該系統(tǒng)將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于刑事審訊的全過(guò)程，包括審訊案例信息管理、審訊過(guò)程跟蹤、以及對(duì)已有大量案例記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。 本文詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事審訊決策支持中的應(yīng)用。設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于改進(jìn)的決策樹算法的數(shù)據(jù)挖掘模型；通過(guò)引入用戶興趣度概念，改進(jìn)了ID3決策樹算法，彌補(bǔ)了ID3決策樹算法在屬性選擇上偏向于選擇屬性取值較多項(xiàng)的缺陷；并利用關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)不同案例進(jìn)行了分析，了解不同犯罪行為之間的關(guān)聯(lián)。目的是依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技

3、術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)大量的犯罪記錄信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，找出大量案例記錄數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，用于度量案例中各種因素對(duì)于特定案例所起的作用，給出對(duì)于特定案例審訊的可行性審訊方案，提高審訊系統(tǒng)的辦案過(guò)程的準(zhǔn)確率和效率。 目前在國(guó)內(nèi)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到成功應(yīng)用的例子主要集中在金融、保險(xiǎn)、商業(yè)等領(lǐng)域，而在犯罪行為分析領(lǐng)域，鮮見有效應(yīng)用。本文通過(guò)對(duì)公安系統(tǒng)犯罪記錄數(shù)據(jù)的分析，建立了一個(gè)合理的數(shù)據(jù)挖掘模型。得出的結(jié)論包括：在犯罪個(gè)性心理分析中，除去膽