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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.contributor | University Centre Euripides of Marília | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Ladeira, Lucas Zanco | - |
Autor(es): dc.creator | Junior, Valdir Amancio Pereira [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Rodrigues, Raphael Zanon | - |
Autor(es): dc.creator | Botega, Leonardo Castro [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T22:08:05Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T22:08:05Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-16657-1_75 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/221303 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/221303 | - |
Descrição: dc.description | Crime records hold critical information about crime situations including the offender actions, stolen objects description, characteristics of victims, the location of the crime situation, individuals involved and more. To consume crime data, police forces and other security analysts use risk management systems which process and organize data, and summarize it into relevant and useful information on criminal situations. This type of system depends on promoting Situation Awareness to stimulate the users understanding of the crime situations and consequently the decision-making assertiveness. In this work the goal is to contribute with the typification of crime situations by machine learning driven techniques, applied in conjunction with pre-processing and transformation. Results showed that the use of pre-processing techniques improved data quality and algorithms precision. In addition, the transformation technique with the best results found was Bag of Words Binarization. Finally, the Logistic Regression algorithm presented the best results for mining the crime data. | - |
Descrição: dc.description | Computer Networks Lab State University of Campinas, Cidade Universitária | - |
Descrição: dc.description | Human-Computer Interaction Group University Centre Euripides of Marília, 529 Hygino Muzzi Filho Avenue | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University, 737 Hygino Muzzi Filho Avenue | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University, 737 Hygino Muzzi Filho Avenue | - |
Formato: dc.format | 803-812 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Advances in Intelligent Systems and Computing | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Crime data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data mining | - |
Palavras-chave: dc.subject | Knowledge discovery | - |
Palavras-chave: dc.subject | Situation awareness | - |
Título: dc.title | Crime information improvement for situation awareness based on data mining | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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