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文档简介

大数据算法模型面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出要素之间的关联关系。警务大数据的关键是建模挖掘分析人员、组织、案（事）件、物品、地点各种信息，通过合适的数据分析挖掘技术建立模型找到蕴藏在数据下面的规律，并进行智能碰撞比对和关联分析。大数据算法模型的主要目标包含：预测趋势采用数据挖掘技术自动在大型数据库中寻找预测性信息，如利用时序分析、数据融合预测警情趋势、某个区域的社会治安管控情况。关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识，关联分析旨在找出具有强相关关系的几个属性。比如研究报警量与巡逻覆盖的关联比值关系，找出最佳巡逻区域，巡逻点位等。聚类数据库中的一些相类似的记录可以划归到一起，即聚类，聚类分析没有先验知识，一般是将一堆看似毫无规则的数据根据某种特征进行划分，不同属性的数据分到不同的组。警方可以根据时间或者空间进而发现可疑线索。我们可以针对不同的场景选择合适的算法模型进行大数据分析挖掘。

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