基於大數據挖掘的服刑人員再犯罪預測

內容簡介

　　監獄作為國家的刑罰執行機關，是維護社會穩定的重要力量，監管安全是監獄各項工作的基礎，也是實現刑罰執行目的的前提條件。目前，監獄提出了各種管理方法，制定了各種管理制度來規範監管，以確保監管安全。近年來，按照國家、法務部和各省的有關部署，經過各級司法行政機關的共同努力，監獄信息化建設工作已取得了很大的進展，但各地監獄信息化套用的總體水平仍然相對較低，信息技術在監管安全中的套用有待進一步提升。隨著雲計算、物聯網、智慧型化視頻監控等新型IT技術在監獄中的深入套用，監獄網路、信息資源庫、套用軟體、套用伺服器、視頻監控系統、無線感測器網路、基於無線定位的電子腕帶和RFID等組成的物聯網智慧型安防監控等系統所產生的數據呈爆炸式增長，並且數據量從線性級到指數級增長。數據已經成為一種新的資產，而大數據將產生新的價值，監獄系統正面臨著“大數據”“大系統”的管理和維護問題。通過到有代表性的監獄進行調研，我們發現，各地區的監獄信息化建設取得了很大進展。監獄建立了大數據中心，實現對各業務數據的整合和集中存儲，但是對海量數據的分析、挖掘還處於初級階段，監獄系統基本上實現了業務的數據化，監獄急需實現數據的業務化。以大數據圍繞“政治改造、監管改造、教育改造、文化改造、勞動改造”新格局，將物聯網、雲計算、移動互聯等信息技術與監管改造工作深度融合，對監獄各類信息進行實時、精確、全面地感知、整合和分析，全方位支撐監獄民警執法、風險管控、教育改造、隊伍建設、綜合保障等方面智慧化發展，實現監獄管理精細化、指揮調度立體化、安全防控精準化、刑罰執行智慧型化、教育矯治科學化、綜合辦公無紙化，助推監管改造工作在新時代實現新發展。

　　在對服刑人員再犯罪概念進行精確界定的基礎上，利用大數據挖掘技術從監獄信息化資源庫、安防監控等系統及服刑人員的日常行為中收集服刑人員的相關數據，建立監獄大數據收集的規範化流程，並對收集的數據進行數據清洗、數據集成、隱私數據脫敏、數據變換和數據規約等數據預處理操作；從預處理後的數據中提取和選擇涉及服刑人員危險性和再犯罪的相關特徵，建立訓練集和測試集，然後基於不同監獄內套用場景和數據類型使用聚類、關聯、分類和回歸算法進行交叉驗證訓練數據，建立基於大數據的服刑人員再犯罪預測模型，獲取規律性知識和洞察來對監獄服刑人員的再犯罪進行模式識別和預測，服刑人員再犯罪的識別與預測將日益基於數據分析做出，而不是像過去更多憑藉經驗和直覺。

圖書目錄

前言

第1章服刑人員再犯罪預測

1．1 服刑人員再犯罪概述

1．1．1 再犯罪概念的界定

1．1．2 再犯罪危險的界定

1．1．3 服刑人員再犯罪現狀

1．1．4 服刑人員再犯罪原因分析

1．1．5 服刑人員再犯罪防控新機制

1．2 服刑人員危險性評估

1．2．1 服刑人員危險性評估定義

1．2．2 國內服刑人員危險性評估

1．2．3 國外服刑人員危險性評估

1．3 服刑人員再犯罪預測

基於大數據挖掘的服刑人員再犯罪預測

基本介紹

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