【摘 要】
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【目的】提高中国监犯风险评估准确性和面向监狱管制的风险可识别性(识别监犯是否具有暴力、自杀等潜在风险)。【方法】提出一种监犯风险评估方法。该方法总结4种监犯风险类
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院; 无锡卓信信息科技股份有限公司;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“大数据环境下人文社会科学学术创新力自动测度研究”(项目编号:15BTQ058)的研究成果之一
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【目的】提高中国监犯风险评估准确性和面向监狱管制的风险可识别性(识别监犯是否具有暴力、自杀等潜在风险)。【方法】提出一种监犯风险评估方法。该方法总结4种监犯风险类型,应用改进的区间模糊VIKOR算法将模糊性评价转换为监犯特征风险数值,获得优化的数据集;利用SVM等多种算法分别训练评估模型,得到最终组合模型;并将最终组合模型与现有成熟模型对比。【结果】本文评估模型精确率比现有模型提高8.9%,召回率提高11.1%, F1提高0.1。【局限】难以对不同类型监犯风险给出普适的建模算法。【结论】本文所提监犯特征风险评估方法提高了监犯风险评估的准确性,为监犯风险评估提供新的研究方法,为监狱管理提供新的科学依据。
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