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Predictive Policing Modell in urbaner Struktur auf Basis von gerichteten Graphen

Predictive Policing Model in Urban Structure based on Directed Graphs

  • In der vorliegenden Masterarbeit werden Daten der Kriminalstatistik Berlins in Bezug auf die Entwicklung erfasster Straftaten statistisch analysiert und hinsichtlich kausaler Zusammenhänge ausgewertet. Der Hauptaspekt der Arbeit bildet ein neuer Modellierungsansatz für den Bereich des Predictive Policing, welcher sich auf Erkenntnissen über Bayesian Belief Networks stützt. Durch die präsentierten Ansätze soll die grundsätzliche Anwendbarkeit von gerichteten Graphen für die Problemstellungen des Predictive Policing aufgezeigt werden, da diese aufgrund ihres Potenzials in der Abbildung von Informationsflüssen sowie Eigenschaften der Inferenz zukünftig neue Möglichkeiten in der Modellierung der Ausbreitung von Kriminalität bieten können.

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Metadaten
Author:Thomas Lucks
Advisor:Dirk Labudde, Florian Heinke
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of Completion:2022
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2023/04/22
GND Keyword:Kriminalitätstheorie; Algorithmus; Kriminalprognose
Page Number:149
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:518.1 Algorithmus
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt