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文档简介

基于SAPHANA的犯罪预测与模拟王梦蛟/SAP中国研究院

2013-11-21纲要1.犯罪行为的定义2.犯罪行为的数学模型3.

演示：利用SAP

HANARIntegration对犯罪行为进行建模4.演示：实例分析（美国华盛顿哥市伦比亚区）犯罪行为的定义犯罪学：通常犯罪行为发生在受害者没有有效防护措施的情况下，遇到想要实施犯罪的罪犯

犯罪行为的数学模型s(0,3)s(1,3)s(2,3)s(3,3)s(0,2)s(1,2)s(2,2)s(3,2)s(0,1)s(1,1)s(2,1)s(3,1)s(0,3)s(1,0)s(2,0)s(3,0)

以入室盗窃为例：将待预测区域划分成网格以吸引度表示该网格内的住宅对窃贼的吸引程度根据历史犯罪数据，为不同区域的住宅设置不同

的初始吸引度网格编号月份星期时间段犯罪数量s（0,3）一月星期一8时2s（1,3）一月星期一9时1…………犯罪行为的数学模型随机游走模型用来模拟窃贼在网格中得的移动路线，窃贼趋向于向吸引程度更高的地点移动。0000.60.4伯松过程模型根据每个地点在某一时间段对罪犯的吸引程度，对该时间段该地点可能发生犯罪的次数进行建模。0011023102311121犯罪行为的数学模型犯罪吸引度的动态更新发生过入室盗窃案的地点，在短时间内再次发生盗窃的概率会升高。发生过入室盗窃案的地点，周边发生盗窃的概率会升高。预测/模拟系统流程图系统初始化计算每一个地点发生入室盗窃的概率窃贼逃离作案地点窃贼移动到周围地点伺机作案根据本轮模拟情况，更新下一轮犯罪吸引度预测/模拟启动犯罪判断结束犯罪发生犯罪未发生进入下一轮模拟，t=t+1柏松过程随机游走犯罪行为的热点图犯罪行为在不同时间点的热点图（t=250,t=500,t=750,t=1000）

t=250t=500t=750t=1000模拟执法行为对犯罪的影响考虑警察在不同的巡逻方式下，对犯罪热点的影响警察随机巡逻（无巡逻重点和方向）警察根据预测算法，向更可能发生犯罪的地点巡逻模拟结果：随机巡逻：可以将模拟地点的平均犯罪率降低3%，效果不明显根据预测巡逻：可以将模拟地点的平均犯罪率降低31%，效果明显.演示演示如何利用SAP

HANA

R

Integration对犯罪行为进行建模（5分钟）演示利用已经建好的数学模型，对实际数据进行分析（5分钟）（数据来源：美国华盛顿市哥伦比亚区）谢谢联系信息:王梦蛟mengjiao.wang@电话:+86(0)2160308514DrawingareaHeadlineareaWhitespaceTheGrid专题演讲反馈请向工作人员获取并填写本专题演讲“快速反馈卡”完成后请交给现场或接待台工

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