Analyse de modèles à partir données criminelles

Ces derniers temps, l'analyse d'association est mise en pratique avec des ensembles de données juridiques. L'objectif principal de ce travail de recherche est d'extraire des règles d'association à partir de divers cas de vol collectés auprès de différentes sources dans la juridiction de l'État du Tamil Nadu. La structure de données proposée est appliquée à l'algorithme d'extraction de motifs de vol. Les performances de l'algorithme proposé sont comparées à celles des algorithmes existants d'extraction de motifs fréquents (FPM). L'algorithme proposé est analysé comparativement aux algorithmes U-Apriori, FP-growth et UF-growth existants. Les performances de l'algorithme proposé sont étudiées en utilisant des ensembles de données synthétiques comme T40I10D100K, des ensembles de données réelles comme Mushroom, Gazella et l'ensemble de données proposé Tamil Nadu Theft Crime (TTC) avec une référence particulière à l'État du Tamil Nadu.

Pages: 148, Paperback, Editions Notre Savoir