İkili Kümeleme Yaklaşımıyla Suç Bölgelerinin Tespiti ve İkili Kümeleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

İbrahim ÇİL; Sümeyye Gizem ÇAKAR; Nazan SARI; Olcay EYDEMİR

Makale detayları

İkili Kümeleme Yaklaşımıyla Suç Bölgelerinin Tespiti ve İkili Kümeleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar:

İbrahim ÇİL | Sümeyye Gizem ÇAKAR | Nazan SARI | Olcay EYDEMİR

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 2019 Vol.2 Issue 3, pp.145-157

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000552096

Özet:

 


In terms of safety
of the social life, it is very important to foresee the crimes and take the
necessary precautions before the crime is committed. For this purpose, crime
analysis should be carried out in order for security units to take necessary
measures. In this regard, the data mining approach makes a significant
contribution to the security units in the analysis of large data. In this
context, different data analysis methods are used to estimate and identify
potential crime areas. By using dual clustering methods in the detection of crime
zones, clustering of crime areas and crime types at the same time provides more
comprehensive results than traditional clustering methods. In this study, CC
and Xmotif algorithms were used on the data set of “Crimes in Boston” to
determine the crime sites by using data mining approach. The results were
obtained by using R-project 3.5.3 software. It was found that CC algorithm
gives better results for this data set than Xmotif algorithm.




.

 


Sosyal yaşamın güvenliği açısından, suç
işlenmeden önce, suçların önceden öngörülmesi ve gerekli önlemlerin alınması
oldukça önemli bir konudur. Bu amaçla güvenlik birimlerinin gerekli önlemleri
alması için suç analizi yapılması gerekmektedir. Bu konuda veri madenciliği
yaklaşımı güvenlik birimlerine büyük verilerin analizinde önemli bir katkı
sağlamaktadır. Bu kapsamda potansiyel suç bölgelerinin tahmin edilerek
belirlenmesinde farklı veri analiz yöntemleri uygulanmaktadır.  Suç bölgelerinin tespitinde ikili kümeleme
yöntemlerini kullanarak suçun işlendiği bölgeler ile suç türlerini aynı anda
kümelemek, geleneksel kümeleme yöntemlerine göre daha kapsamlı sonuçlar
sağlamaktadır.  Bu çalışmada veri
madenciliği yaklaşımı ile suç bölgelerini belirlemek için "Boston'daki Suçlar”
veri seti üzerinde CC ve Xmotif algoritmaları kullanılmıştır. Elde edilen ikili
kümelerin etkinliğini ölçmek amacıyla algoritmaların performansı Chia ve
Karuturi ikili küme skoruna (CKSB) bakılarak karşılaştırılmıştır.  Elde edilen sonuçlar R-project 3.5.3 yazılımı
kullanılarak sağlanmıştır. Kullanılan bu veri seti için CC algoritmasının
Xmotif algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır.

.

Makale detayları

İkili Kümeleme Yaklaşımıyla Suç Bölgelerinin Tespiti ve İkili Kümeleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar: İbrahim ÇİL | Sümeyye Gizem ÇAKAR | Nazan SARI | Olcay EYDEMİR

Ana Başlıklar: Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi: Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 2019 Vol.2 Issue 3, pp.145-157

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000552096

Sayı

Yazarlar:

İbrahim ÇİL | Sümeyye Gizem ÇAKAR | Nazan SARI | Olcay EYDEMİR

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 2019 Vol.2 Issue 3, pp.145-157

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000552096