Developing a crime analysis simulator using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak bir suç analizi simülatörünün geliştirilmesi
- Tez No: 528562
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA GÖK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 191
Özet
Suç analizi, suçların önlenmesinde, suçlar arasındaki ilişkilerin araştırılması, suçluların tespiti, polis soruşturmasına yardımcı olma ve olayları hızlı bir şekilde ortaya koymada önemli rol oynamaktadır. Ayrıca, insan ve teknik kaynakların etkin kullanımı için suç analizinin yapılması da önemlidir.Tezde suç analizi için, Bayes ağına dayalı bir tahmin modeli kullanılmıştır. Sonuç olarak, CBS'ye dayanan bir karar alma sistemi böylelikle önerilmektedir. Böylece, suç/suçlu veri seti ve suç olayları arasındaki suç eğilimlerini ve potansiyel suçluyu bulma gibi problemlere çözüm olmaktadır. Özetle, bu tezde genel olarak beş katkı sağlanmakta ve tüm bu yapılar tek bir çatı altında toplanarak bir suç analiz simülatörü oluşturulmaktadır. Bu konulardan ilki, suç ve suçluların şüpheli tanıdıklarını içeren olay-düzeyindeki suç veri kümelerini oluşturmak için parametrik bir model önerilmiştir. Bu model ile, veri kümeleri, nüfusun gerçek hayatta modellenmesiyle gerçek bir senaryo kavramı içinde oluşturulmuştur. Model aynı zamanda rastgele coğrafi haritalar üretebilir ve gerçek yaşam yaklaşımlarına dayanarak coğrafyaya nüfus, suç ve suçluları dağıtabilir. İkinci olarak, suç olayları ile suç arasındaki ilişkinin belirlenmesinde kullanılabilir. Burada suçluların diğer suçlarla ilgili eğilimlerinin de tespiti yapılmaktadır. Üçüncüsü, karma benzerlik ölçütlerini kullanarak yakın ilişkili suç olaylarını ortaya çıkarmak için kümelenme temelli bir yöntemde önerilmiştir. Böylelikle suçluların sosyal ağı ve suçlar arasındaki eğilimleri bulmada hiyerarşik kümelenme algoritmalarını kullanarak bir karar alma sürecide gösterilmektedir. Dördüncüsü ise, CBS veri seti üzerinde suç analizi ile ilgili eldeki verileri ve ipuçlarını kullanarak olası suçlunun tespit edilmesidir. Son olarak, suç grupları arasındaki ilişkiyi tespit etmede, sosyal ağ içindeki suçlunun bulunmasında ve suç örgütleri ile suçluların tanıdıkları aracılığıyla suç örgütlerinin liderlerine ulaşmada yeni bir algoritma ve model önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Crime analysis plays important role in prevention of crimes, investigate the relations among crimes, detection of criminals, helping police investigations and revealing the events quickly. In addition, it is also important to perform crime analysis for efficient use of human and technical resources. In the thesis, crime analysis is performed by using a forecasting model based on Bayesian network. As a result, decision-making system based on GIS is proposed. So, the synthetic crime data set, is used to find the crime trends and potential criminal among crime incident-level. Generally five contributions are provided in this thesis: First of this contrubution, , a parametric model is proposed to generate the incident-level crime datasets involving crimes, GIS, criminals and criminals' suspicious acquaintances where the parameters are used for fine tuned adaptation of the model. The datasets are generated by modeling the population in real-life. The model can also produce random geographical maps and distribute population, crimes and criminals to the geography based on real-life approximations .Second, the relationship between the crime events and the relationship between the crime is determined in the determination of the relationship. Here, it was determined that the criminals were related to other crimes and the inclinations of the types of crimes were found. Third, a clustering based method is proposed to infer the closely related incidents using hybrid similarity metrics and it is demonstrated a decision-making process using hierarchical clustering algorithms in finding important patterns between criminals' social network and crimes in trend. Fourth, this thesis demonstrate the results of some queries related to crime analysis over the GIS dataset and discover committing criminal on given synthetic dataset. Finally, it is used to detect the relationship between crime groups and reach the leaders of the crime organizations with through criminals and criminal's acquaintances.
Benzer Tezler
- Beyond the buzzer: A comprehensive validation framework for enhanced auditory feedback in cars
Buzzer'ın ötesinde: Otomobillerde geliştirilmiş işitsel geri bildirim için kapsamlı bir doğrulama çerçevesi
DORUK ÇANKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÇAKIR
- Şehirsel mekanların biçimlenmesine yönelik bir araştırma: Arnavutköy ve Galata örneklerinin dizimsel analizleri
Başlık çevirisi yok
NESLİ YALKUT
- CBS destekli makine öğrenmesi yöntemleri ile hırsızlık suçlarını etkileyen mekânsal faktörlerin belirlenmesi ve suç tahmin modeli geliştirilmesi
Determination of spatial factors affecting burglary crimes with CBS-supported machine learning methods and developing a crime forecast model
GAMZE BEDİROĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNİYE EBRU ÇOLAK
- Developing a GIS based crime analysis system
CBS tabanli suç analizi yazilimi geliştirme
MUSTAFA ÖZÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. HAKAN MARAŞ
- Saplantılı takip ile baş etme stratejilerini belirlemeye yönelik ölçek geliştirme çalışması
Developing a scale for identifying coping strategies with stalking
SIDIKA SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve Öğretimİnönü ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAĞMUR ULUSOY DOĞMUŞ