犯罪大數(shù)據(jù)AI模型與犯罪趨勢預測研究
作者：姜斌祥 中國政法大學犯罪大數(shù)據(jù)研究中心; 北京100088
摘要：因犯罪區(qū)域差異、主客體博弈、人為和外界、定性定量混雜、影響因素多雜、模型不適應、數(shù)據(jù)規(guī)模小等諸多原因導致犯罪趨勢研究非常困難,經實驗研究用大數(shù)據(jù)AI介入犯罪趨勢研究是有效解決方案?？蓮暮暧^、中觀以及微觀三個層面研究犯罪趨勢影響因素,宏觀上人、自然及社會三方面,中微觀上要特別關注社會心理。對數(shù)據(jù)量小、種類少、結構化數(shù)據(jù)多、存在模糊和灰色情況下采用模糊灰色小數(shù)據(jù)預測模型;而對大范圍實證研究,半結構化與非結構化數(shù)據(jù)多,經算法比較研究采用三維卷積神經網(wǎng)絡深度學習算法比較適合大數(shù)據(jù)動態(tài)實時跟蹤犯罪趨勢預測。
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預防青少年犯罪研究雜志
預防青少年犯罪研究雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內容涉及的欄目：專題研究:教育懲戒制度、犯罪研究、少年司法、教育保護、域外擷英等。于2011年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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