Veri madencılığı teknikleri kullanarak suç analizi ve önleme
Crime analysis and preventions using data mining techniques
- Tez No: 647407
- Danışmanlar: PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ, DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda, terörizmin artması ve bu nedenle, küresel güvenlik için artan endişe ile, suçu analiz etmek ve önlemek için kullanılabilecek veri madenciliği gibi etkili tehdit algılama sistemlerinin kurulması zorunlu hale gelmiştir. Potansiyel olarak tehlikeli durumları tanımlamak ve yetkililerin uygun önlemleri almaları konusunda uyarılması gerekmektedir. Suç analizi ve önlenmesinin önemli bir unsuru, polis ve diğer ceza adaleti kurumları tarafından toplanan büyük bilgi veritabanlarının sorgulanmasıdır. Büyük verilerden gizli bilgileri keşfetme süreci olan veri madenciliği, suçun araştırılması, analizi ve önlenmesi için önemli bir araçtır. Uzman ve polise, kalıpları ve eğilimleri keşfetmeleri, suç ve suçlu arasındaki ilişkileri bulmaları için yardımcı olacaktır. Veri madenciliğinde kümeleme ve sınıflandırma gibi belirli teknikler kullanılabilir. Bu yaklaşımlar araştırmacıların büyük veritabanlarını etkili bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olacaktır. Yaklaşımımız toplumun iyileştirilmesine katkıda bulunur. Soruşturma kurumlarına suç tespitinde yardımcı olmak ve suçluların kimlik tespiti ve böylece suç oranlarının azaltılması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, with the rise of terrorism and, therefore, the growing concern for global security, it has become essential to set up effective threat detection systems, such as data mining that can be used to analyze and prevent crime, but also able to identify and recognize potentially dangerous situations and alert the authorities to take appropriate measures. An essential element of crime analysis and prevention is the interrogation of large databases of information collected by the police and other criminal justice agencies. Data mining, the process of discovering hidden information from big data, is an important tool for investigating, analyzing and preventing crime. It will help the specialist and the police to discover patterns and trends, to find relationships between crime and criminal. Certain techniques in data mining can be used, such as clustering and classification. These approaches will help investigators to effectively analyze large databases. Our approach contributes in the betterment of the society by helping the investigating agencies in crime detection and criminals' identification, and thus reducing the crime rates.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Zeminlerin sıvılaşma potansiyelinin farklı yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi
Modeling the liquefaction potential of soils using different artificial intelligence techniques
NERMİN ÜNVER OTÇU
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER UZUNDURUKAN
- Suç verilerinin ikili kümeleme yöntemleri ile analizi
Analysis of crime data using biclustering methods
DEMET ALBASAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
- Veri madenciliği yöntemleri ile suç türleri ve cinsiyete göre illerin kümelenmesi
Clustering of provinces by crime types and gender using data mining methods
ÖZLEM IRMAKLI AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- Machine learning based TBM performance prediction
Makine öğrenimi bazlı TBM performans tahmini
HADI ALIZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMÜR ACAROĞLU ERGÜN