Investigating crimes using text mining and network analysis
| العنوان بلغة أخرى: |
التحقيق في الجرائم من خلال تحليل النصوص وتحليل الشبكات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | El Yezjy, Nael T. (Author) |
| مؤلفين آخرين: | El-Halees, Alaa (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | غزة |
| التاريخ الهجري: | 1436 |
| الصفحات: | 1 - 95 |
| رقم MD: | 696674 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
23
| المستخلص: |
في هذه الأيام، يعتبر أمن المواطن من المهام الرئيسية لأي حكومة في العالم، حيث أنه هناك كم هائل من نصوص التحقيقات مع المجرمين. وعليه، فإن أهمية تحليل الجرائم تزداد يوما بعد يوم. علم الجريمة هو أحد النقاط الساخنة في البحوث العلمية التي يهدف من خلالها التعرف على خصائص الجرائم والسلوكيات الإجرامية وشبكة العلاقات بين المجرمين. تعتبر هذه الدراسة واحدة من البحوث الأكثر ذكاء حيث تقوم بتحليل النصوص الغير منتظمة ويتم من خلالها استكشاف البيانات من نصوص التحقيقات. المعرفة المستخرجة من نصوص التحقيقات مفيدة جدا لرجال الشرطة في حل جرائم معقدة تتطلب خبرة وكثيرا من الجهد والوقت البشري. على حد علم الباحث، هناك القليل من التقنيات والطرق المستخدمة في استكشاف الشبكات الإجرامية من خلال نصوص التحقيقات وخاصة في اللغة العربية. وبناء على ذلك، يقترح البحث الحالي نموذجا جديدا لاكتشاف شبكات المجرمين من خلال ربط نصوص التحقيق مع بعضها البعض. بعد ذلك يتم عرض النتائج بطريقة سلسلة لمساعدة رجال الشرطة للعثور على بعض الأدلة المتعلقة بجريمة معينة مما يؤدي إلى تطبيق القانون. في نظامنا المقترح، نسعى لتحقيق ثلاث أهداف رئيسية في اكتشاف الأدلة الجنائية باستخدام نصوص التحقيقات، أولهما استخراج أسماء الجناة من نصوص التحقيق. ثانيا، من خلال بناء شبكات المجرمين باستخدام نصوص تحقيق عربية حقيقية. وأخيرا، نقدم تحليل تفاعل الجناة مع بعضهم باستخدام وثائق التحقيق المختلفة لاكتشاف خيوط جديدة تساعد على حل لغز الجريمة. لتقيم أداء وفعالية النموذج المقترح، تم الحصول على نصوص تحقيقات واقعية من إدارات الشرطة في قطاع غزة. النتائج التجريبية تبين أن المقترح المقدم فعال في تميز أسماء الأشخاص المتهمين من نصوص التحقيقات العربية الحقيقية حيث أن متوسط المعدل وصل إلى 89% أيضا معدل الخوارزمية المقدمة لاستكشاف العلاقات الغير مباشرة وصل إلى 92%. ووجدنا نهجنا حقق أفضل نتائج ودقة أكثر في معظم الحالات. |
|---|---|
| وصف العنصر: |
ملخص باللغة العربية |
عناصر مشابهة
-
Theft Crime Data Analysis Using Data Mining Methods
بواسطة: Al Qahtany, Saad Said منشور: (2010) -
Using Text Mining to Identify Crime Patterns from Arabic Crime News Report Corpus
بواسطة: Al Ruily, Meshrif Fayad منشور: (2012) -
Arabic text categorization based on features reduction using artificial neural network
بواسطة: الظاهري، سامي عبدالله منشور: (2010) -
Arabic Handwritten Text Recognition Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network
بواسطة: الصمادي، حمزه سليم منشور: (2019) -
Concepts of Text Mining and its Applications
بواسطة: Al Marghilani, Abd Alsamad A. منشور: (2004)
