Analyse von Kriminalitätsdaten mithilfe von Data-Mining-Modellen und -Techniken

Ein wichtiger Teil der strafrechtlichen Ermittlungen umfasst die Abfrage großer Informationsdatenbanken der Polizei und anderer Strafverfolgungsbehörden. Data-Mining- und Entscheidungsunterstützungssysteme spielen eine wichtige Rolle bei der Unterstützung menschlicher Schlussfolgerungen in diesem forensischen Bereich, der eine der schwierigsten Umgebungen für die Entscheidungsfindung schafft. Die Technologien sind breit gefächert und umfassen die Analyse sozialer Netzwerke, geografische Informationssysteme und Data-Mining-Technologien zum Sammeln von Straftaten, zum Auffinden von Verbindungen zwischen Straftaten und zum Erstellen von Täterprofilen, zum Identifizieren krimineller Netzwerke, zum Abgleichen von Straftaten, zum Generieren von Verdächtigen und zum Vorhersagen krimineller Aktivitäten. Das entwickelte Clustering-Modell hat einen vielversprechenden Wert in dem sich derzeit ändernden Kriminalitätsszenario und kann als effektiver Algorithmus von der Polizei und den Strafverfolgungsbehörden zur Verbrechensaufdeckung und -verhütung eingesetzt werden.

Autorentext

Dr.V.Vinodhini professore dipartimento di informatica, DR.N.G.P Arts and Science College. La sua area di specializzazione comprende Data Mining, IOT, Image Mining. Ha pubblicato più di venticinque articoli sia indicizzati Scopus che UGC. Ha ricevuto un finanziamento di 10.000 rupie dal Dr.N.G.P CAS e ha richiesto un finanziamento di circa 100.000 rupie.