犯罪串并分析的统计方法
应用统计
2014-10-10 v1
摘要
本文旨在开发一种用于犯罪串并分析的统计方法，以发现并归类由同一罪犯实施的犯罪事件，并对嫌疑人进行优先排序以供进一步调查。我们使用贝叶斯因子来描述两起犯罪案件存在关联的证据强度。利用凝聚层次聚类的概念，我们将犯罪案件对的贝叶斯因子结合起来，提供用于比较两个犯罪系列的相似性度量。这有助于犯罪系列聚类、犯罪系列识别以及嫌疑人优先排序。我们在包含大量已破和未破的入室盗窃犯罪的各种现实场景下，验证了我们模型进行正确关联和预测的能力。例如，用于成对案件关联的朴素贝叶斯模型能够以 5% 的假阳性率识别出 82% 的实际关联案件。对于犯罪系列识别，可以从包含 50 起事件的排序列表中识别出犯罪系列中 77%-89% 的额外犯罪。
引用
@article{arxiv.1410.2285,
title = {A Statistical Approach to Crime Linkage},
author = {Michael D. Porter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.2285},
year = {2014}
}