犯罪侦查

想要更高效地发现网络中有组织的犯罪集团？基于共犯网络结构的有组织犯罪集团挖掘方法，用方式你识别和犯罪团伙的潜在关系。通过构建共犯网络模型，结合数据挖掘方法，它能够揭示那些隐秘的犯罪链条。其实，你只要通过数据输入，它就能帮你出不同个体之间的联系。如果你正在做类似的安全工作，这个方法挺适合你。例如，如果你负责社区安全项目，这个方法可以你快速找到潜在的威胁并可行的预防方案。使用时，也可以结合一些辅助工具，比如MATLAB的神经网络模型，进一步优化效果。，如果你对数据挖掘有点了解，掌握这个方法会让你的工作更高效，也能提升你的技术实力。只要注意做好数据收集，其他的基本就不难了。

犯罪分析引擎（CMPE 272项目）帮助用户了解特定地区的安全情况。它提供犯罪数据的分析、可视化和信息，让用户能够查看犯罪热点、按类型筛选犯罪，并了解犯罪发生的日期和时间。该引擎覆盖多个城市，包括旧金山、亚特兰大、芝加哥等，通过教育和数据提升社区安全意识。

在现代社会计算机犯罪中，电子证据的收集面临较大挑战，尤其在海量电子证据之间的相关性分析上难度显著。通过对基于FP-Tree的最大频繁模式(FP-Max)挖掘算法的优缺点进行深入分析，针对FP-Max算法的局限性，结合实际提出了一种新的高效关联规则挖掘算法——通过构建FP矩阵的FP-array来提升挖掘性能。该算法的创新性在于，能够在典型的计算机犯罪电子证据中实现数据的关联性挖掘，有助于分析常见的五类计算机犯罪数据。这一挖掘结果将为实际的案件侦破提供关键参考。