文献类型：期刊文章

作　　者：马国富[1] 王子贤[1] 马胜利[1]

机构地区：[1]中央司法警官学院信息管理系,河北保定071000

出　　处：《河北大学学报（自然科学版）》

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJAZH055);中央司法警官学院青年教师学术创新团队资助项目

年　　份：2016

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：657-666

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、MR、RCCSE、RSC、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：在对监狱服刑人员再犯罪预测与危险性评估应用现状进行分析的基础上,提出了一种基于大数据的监狱服刑人员危险性识别与预测架构体系.在该体系的模型层,针对不同的价值密度、不同的数据类型,重点对架构中的统计模型、离群点检测模型、集成分类模型在服刑人员危险性识别与预测中的应用算法进行了描述,尤其是使用R软件包实验了服刑人员危险性集成分类识别与预测,并给出了分类预测误差.基于大数据的服刑人员危险性识别与预测体系可实现对服刑人员危险性的个性化、精准化预警,为大数据时代监狱的监管安全提供了可靠保障.

关 键 词：危险性评估  识别  预测  大数据 算法  

分 类 号：TP393.08]