| 基于支持向量机与朴素贝叶斯的犯罪度理论研究 |
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| 引用本文： | 胡云鹏,王世刚.基于支持向量机与朴素贝叶斯的犯罪度理论研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2017,35(1). |
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| 作者姓名： | 胡云鹏 王世刚 |
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| 作者单位： | 吉林大学通信工程学院,长春,130012 |
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| 基金项目： | 教育部博士点基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为使安防系统具有犯罪预警的功能,以达到真正意义的智能化,提出网络言论犯罪度概念.该概念指某个体通过社交网络言论表现出的犯罪可能性.通过对犯罪心理与言论特征之间关系的研究,提出了一种基于朴素贝叶斯与SVM(Support Vector Machine)的网络言论犯罪度理论.该理论运用朴素贝叶斯和SVM等机器学习方法,结合犯罪心理学,建立了网络言论犯罪度理论框架与数学模型.实验表明,基于该理论的预警系统具有较好的犯罪预警能力.
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| 关 键 词： | 支持向量机 朴素贝叶斯 犯罪预警 |
Research on Crime Degree Theory of Internet Speech Based on Support Vector Machine and Naive Bayes |
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| HU Yunpeng,WANG Shigang.Research on Crime Degree Theory of Internet Speech Based on Support Vector Machine and Naive Bayes[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2017,35(1). |
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| Authors: | HU Yunpeng WANG Shigang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine(SVM) naive Bayesian crime pre-alarming |
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