犯罪侦查

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。