精品文档---下载后可任意编辑在案件串并和嫌疑人排查中的应用一、序言传统的信息管理系统（）,主要针对的是日常的结构化问题，以提高组织的运营效率为目标，通过将大量的数据转换为有价值的信息来强化管理。随着社会的进步和技术的进展，人们不再仅仅满足于猎取多种信息和简单的使用信息，而是想在深层次上利用这些信息为组织的决策提供帮助。因此，为了弥补的不足，为了更好进行市场预测、资源配置、人力优化和生产管理，在管理科学、运筹学、数理统计、人工智能等新方法和新技术的推动下，人们开始重视决策支持系统（）的讨论和应用。“”事件发生以后，西方主要发达国家都高度重视数据挖掘在刑事犯罪情报分析领域的应用讨论。刑事犯罪数据的分析与挖掘主要是通过对犯罪记录进行分析，从而发现犯罪行为的规律、趋势，了解不同犯罪行为之间的关联，以及何种状态会诱发何种犯罪行为，进行串并案分析，提供破案线索和情报，预测并预防犯罪。在中国，随着经济增长、社会变革深化、人员流动性增强，影响社会稳定的不安定因素增加。特别是 2024 年以后，中国大陆人均突破 3000 美元，侵财类案件进入高发周期，流窜作案、团伙作案等新型犯罪手段层出不穷。部分公安机关开始运用商业智能（）的思维，利用商业智能（）分析工具，结合长期积累的侦查办案经验，探究建设警务决策支持系统，讨论开展基于犯罪数据的分析挖掘。二、案件串并和嫌疑人排查的主要方法1、关联规则分析关联规则算法指数据中两个或多个变量取值之间暗含的某种规律性。支持度是对关联规则重要性的衡量，置信度是对关联规则准确性的衡量。以挖掘关联规则为目标的挖掘过程一般包含两个阶段，第一阶段，从资料库中找出所有的高频项目组，它们出现的频率相对于所有组而言，达到或超过所设定的最小支持度。第二阶段，从高频项目组中产生关联规则，保证应用该规则得到的结果可以达到最小的置信度。关联规则在公安情报分析中的典型应用是对犯罪行为规律的挖掘。运用关联规则可以发现犯罪分子的身份、年龄、地域等特征与其在实施犯罪行为中所使用的手段、特点、选择的地点以及侵害对象等方面的关联规律性，把具有相似特征的犯罪人员从海量数据中分拣出来，形成“高危人群”数据库，利用高危人群数据库指导帮助案件侦破。2、聚类分析聚类分析方法主要是讨论对象中各点之间存在的程度不同的相似性，根据对象属性找出各点间相似程度的序列，把一些相似程度较大的点聚合为一类。在公安情报分析...
