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《中国人民公安大学》 2019年
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基于机器学习的社会安全风险分析研究

邱凌峰  
【摘要】:当前,我国正面临着严峻的社会安全形势。针对社会安全事件进行客观、有效、及时的风险分析十分必要。定性的风险分析方法消耗成本高且难以验证,传统的半定量和定量风险分析方法模式固定、灵活性不足,难以刻画动态变化的、不确定性高的、突发性高的社会安全风险的问题,本文以盗窃犯罪和恐怖袭击事件作为常规社会安全事件和非常规突发事件的典型代表事件,提出了基于机器学习的社会安全风险分析方法,主要内容如下:(1)针对常规社会安全事件的风险源及影响因素的分析。以发生概率高、潜在后果损失有限的盗窃犯罪为研究对象,利用实际盗窃犯罪数据,选取作案时间、作案地点、作案手段和损失金额作为特征,基于多种机器学习算法预测盗窃人员的身份类型(初犯\累犯\惯犯)。结果表明,随机森林性能最优,在训练集上进行10-折交叉验证,F1-micro为0.70,测试集上对初犯、累犯和惯犯预测的F1分别达到了0.73、0.75和0.76。选取性别、年龄、文化程度等静态属性和当月网吧上网次数、住店次数、被盘查次数等动态轨迹为特征,对盗窃前科人员进行分类预测,结果表明,随机森林性能最优,F1-micro最高达到了0.88,特征重要度排序表明,当月盘查次数、年龄、受教育程度和作案地距离对前科人员的再犯罪风险具有较强的刻画能力。(2)针对非常规突发事件的风险(可能性及后果)分析。以发生概率低、造成后果极其严重的恐怖袭击事件为研究对象,利用全球恐怖主义数据库1970~2017年的全量样本,选取脆弱国家指数作为特征,预测恐怖袭击发生的次数,结果表明,随机森林和K近邻表现最优,拟合优度R~2在测试集上分别达到了0.75和0.74,其中随机森林的泛化能力更强。基于Prophet算法对武装袭击发生的条件概率进行时间序列分析,模型在2016年和2017年上预测的平均绝对误差为3.7%,季节性趋势分析表明,每年2月初期、6月中旬和10月中旬是武装袭击爆发的热点时期。选取恐怖袭击事件发生的时间、地点、攻击意图、攻击类型、目标类型等12个特征对恐怖袭击造成后果的严重性进行分类预测,结果表明,XGBoost表现最优,在训练集和测试集上预测的F1-micro分别为0.716和0.72。
【学位授予单位】:中国人民公安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:D63

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