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: 65
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
- Tıbbi veri kümeleri arasındaki birliktelik kurallarının çok amaçlı genetik algoritma ile çıkarılması
Extraction of association rules in medical datasets via multi-objective genetic algorithms
BUKET KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Predicting the risk of seizing state lands using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanarak kamu alanlarının işgali riskinin tahmin edilmesi
HUSSEIN ALI AHMED AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- Heart disease system prediction using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanarak kalp hastalığı sitemi tahmini
MOHAMMED IBRAHIM MAHDI AL-AZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV
- Heart disease diagnostic using data mining techniques
Verı madencılığı teknikleri kullanarak kalp hastahğı tanısı
ASAAD SHAREEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Veri madenciliği teknikleri kullanarak bir ilaç sınıflandırma çatısı gerçekleştirimi
Formation of a drug classification framework via data mining techniques
AYTUN ONAY
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN ABUL