大數據算法模型

       面對龐雜的線索信息,則可以借助大數據分析技術實現深入,高效的挖掘分析,進而快速找出要素之間的關聯關系。警務大數據的關鍵是建模挖掘分析人員、組織、案(事)件、物品、地點各種信息,通過合適的數據分析挖掘技術建立模型找到蘊藏在數據下面的規律,并進行智能碰撞比對和關聯分析。


大數據算法模型的主要目標包含:

預測趨勢
采用數據挖掘技術自動在大型數據庫中尋找預測性信息,如利用時序分析、數據融合預測警情趨勢、某個區域的社會治安管控情況。

關聯分析
數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識,關聯分析旨在找出具有強相關關系的幾個屬性。比如研究報警量與巡邏覆蓋的關聯比值關系,找出最佳巡邏區域,巡邏點位等。

聚類
數據庫中的一些相類似的記錄可以劃歸到一起,即聚類,聚類分析沒有先驗知識,一般是將一堆看似毫無規則的數據根據某種特征進行劃分,不同屬性的數據分到不同的組。警方可以根據時間或者空間為基準屬性,對采集到的身份證號,報警信息,手機串號等進行分組,進而發現可疑線索。

       其他算法模型包括:決策樹、神經網絡、多元線性回歸、廣義線性回歸、貝葉斯網絡等等。這些算法模型有的適合預測趨勢和行為,有的適合關聯分析,有的適合分析 ,每種模型算法都有各自的優劣性,我們可以針對不同的場景選擇合適的算法模型進行大數據分析挖掘。

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