[en] KNOWLEDGE DISCOVERY IN POLICE CRIMINAL RECORDS: ALGORITHMS AND SYSTEMS

Autor: ISNARD THOMAS MARTINS
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2009
Předmět:
Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.14011
Popis: [pt] Esta Tese propõe uma metodologia para extração de conhecimento em bases de históricos criminais. A abrangência da metodologia proposta envolve todo o ciclo de tratamento dos históricos criminais, desde a extração de radicais temáticos, passando pela construção de dicionários especializados para apoio à extração de entidades até o desenvolvimento de cenários criminais em formato de uma matriz de relacionamentos. Os cenários são convertidos em Mapas de Inteligência destinados à análise de vínculos criminais e descoberta de conhecimento para investigação e elucidação de delitos. Os Mapas de Inteligência extraídos são representados por redes de vínculos, posteriormente tratados como um grafo capacitado. Análises de associações extraídas serão desenvolvidas, utilizando métodos de caminho mais curto em grafos, mapas neurais autoorganizáveis e indicadores de relacionamentos sociais. O método proposto nesta pesquisa permite a visão de indícios ocultos pela complexidade das informações textuais e a descoberta de conhecimento entre associações criminais aplicando-se algoritmos híbridos. A metodologia proposta foi testada utilizando bases de documentos criminais referentes à quadrilhas de narcotraficantes e casos de crimes de maior comoção social ocorridos no Rio de Janeiro entre 1999 e 2003.
[en] This Dissertation proposes a methodology to extract knowledge from databases of police criminal records. The scope of the proposed methodology comprises the full cycle for treatment of the criminal records, from the extraction of word radicals, including the construction of specialized dictionaries to support entity extraction, up to the development of criminal scenarios shaped into a relationship matrix. The scenarios are converted into intelligence maps for the analysis of criminal connections and the discovery of knowledge aimed at investigating and clarifying crimes. The intelligence maps extracted are represented by grids which are subsequently treated as capacitated graphs. Analyses of the connections extracted are carried out using the shortest path method in graphs, self-organizing neural maps, and indicators of social relationships. The method proposed in this study helps revealing evidence that was concealed by the complexity of textual information, and discovering knowledge based on criminal connections by applying hybrid algorithms. The proposed methodology was tested using databases of criminal police records related to drug traffic organizations and crimes that caused major social disturbances in Rio de Janeiro, Brazil, from 1999 to 2003.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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