【摘 要】
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始建于2003年的全国公安机关DNA数据库目前已聚集了大量数据信息,除DNA分型等技术数据外,还包括犯罪的时间、空间、类别、手段以及涉案人员的地域、民族、行为等多个维度的海
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始建于2003年的全国公安机关DNA数据库目前已聚集了大量数据信息,除DNA分型等技术数据外,还包括犯罪的时间、空间、类别、手段以及涉案人员的地域、民族、行为等多个维度的海量数据。将数据挖掘引入DNA数据库的应用,通过分类、估计、预测、相关性分组、关联规则、聚类分析等方法,可以实现对DNA数据库中DNA分型、人员背景和行为、案件特征等复杂类型数据的进一步挖掘。本文采用聚类分析的方法,对DNA数据库中2011~2014年采集的数据信息从犯罪的时间、空间、类别等维度进行了初步分析,共超过45万起刑事案件、超过2000万个违法犯罪人员和超过100万条通报。包括:杀人、抢劫、盗窃、强奸等4类案件的时间、空间分布;数据库中4类涉案人员的地域分布情况分析;数据库人员重复采集情况分析等。文章同时对DNA数据库应用数据挖掘技术做了SWOT分析。虽然受到基础数据条件的限制,上述分析还存在诸多不足,但是数据挖掘是一个具有广阔应用前景和富有挑战性的新兴技术,将其引入DNA数据库的管理和应用中是信息化社会开放思维的体现,也是DNA数据库面对挑战,不断自我完善和发展的一种选择。随着DNA数据库的数据总量的增长、数据覆盖范围的扩大和数据质量的提高,通过数据挖掘,联机分析处理等相对成熟的信息化手段,文中的分析模式可以在动态条件下和更深层次中实现,如基于人员、案件背景信息分析的典型犯罪行为在时空中的分布呈现、演化及预测,基于DN A和身份信息查重的高危人群与时间、空间等维度的动态关系分析和预警等。DNA数据库数据挖掘的情报产品所具有的实时性、可靠性,特别是人员身份识别的识别精准性,使其在犯罪规律研究、犯罪动态分析、公共安全管理决策等领域具有特殊的潜力和价值。
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