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申请/专利权人：中南大学

摘要：本公开实施例中提供了一种犯罪事件热点探测方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：剔除案件记录中没有坐标信息的案件；将空间研究区域划分为多个网格，并定义每个网格的坐标；根据犯罪记录点数据和POI数据的坐标生成犯罪先验分布与POI分布；构建地理加权回归模型，计算犯罪记录点位置条件概率，并结合每个网格的坐标和地理加权回归模型校正犯罪先验分布，得到犯罪完备分布；从犯罪完备分布中挖掘代表犯罪事件频繁发生的子分布作为热点区域。通过本公开的方案，通过地理加权回归模型矫正犯罪事件先验分布，消除空间不确定性的影响得到犯罪完备分布，并挖掘出可信的犯罪空间热点，提高了犯罪事件探测的效率、精准度和适应性。

主权项：1.一种犯罪事件热点探测方法，其特征在于，包括：步骤1，剔除案件记录中没有坐标信息的案件，得到犯罪记录点数据和POI数据的坐标；步骤2，将空间研究区域划分为多个网格，并定义每个所述网格的坐标；步骤3，根据所述犯罪记录点数据和所述POI数据的坐标生成犯罪先验分布与POI分布；所述步骤3具体包括：步骤3.1，通过公式计算所述犯罪先验分布fips，其中，K·为自适应核函数，dist·,·表示欧氏距离，代表第Ci类犯罪的犯罪事件总数，代表Ci类犯罪类型下第j个犯罪事件的实例，代表其地理位置坐标；步骤3.2，不同犯罪类型与POI数据之间相关性的研究成果，选择并获取与各类型犯罪相关的共Np类POI数据；步骤3.3，利用公式计算所述POI分布fpks，其中pk,k∈[1,Np]代表POI类型，代表第pk类POI的POI实例总数，代表该POI类型下第l个POI实例，代表其地理位置坐标；步骤4，基于犯罪事件与建成环境之间的共现关系，根据所述犯罪先验分布与所述POI分布构建地理加权回归模型，计算犯罪记录点位置条件概率，并结合每个所述网格的坐标和所述地理加权回归模型校正所述犯罪先验分布，得到犯罪完备分布；所述计算犯罪记录点位置条件概率，并结合每个所述网格的坐标和所述地理加权回归模型校正所述犯罪先验分布，得到犯罪完备分布的步骤，包括：步骤4.1，对于犯罪类型Ci,i∈[1,NC]，针对每个犯罪记录点取犯罪先验分布fips与POI分布fpks中对应位置的概率值，通过普通最小二乘与student-t检验，筛选并剔除未通过显著性检验的POI类型；步骤4.2，针对每一类犯罪事件Ci，将经筛选的POI分布中对应事件实例位置的概率值作为解释变量，犯罪先验分布中对应位置的概率值作为因变量，通过所述地理加权回归模型计算条件概率步骤4.3，基于条件概率与所述地理加权回归模型，预测整个研究区域内的犯罪完备分布fis，其中，所述犯罪完备分布fis的表达式为其中，s∈S指地理空间区域中各个网格的二维地理坐标，fpks表示s位置处POI分布对应的概率值，表示s位置处的地理加权参数；步骤5，从所述犯罪完备分布中挖掘代表犯罪事件频繁发生的子分布作为热点区域。

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