1、刑事犯罪既與罪犯的個人外部因素(例如家庭背景、成長經歷、受教育情況等)有關，也與其生理狀況等內在因素相關。本文嘗試將數據挖掘技術應用于犯罪因素分析，力圖從中獲得一些犯罪規(guī)律，為預防和治理犯罪提供有價值的信息，具有重要研究價值和現實意義。
　　 論文針對600例刑事罪犯的個人背景信息、基因數據和心理調查問卷信息，與重慶市公安局和我校環(huán)境系統(tǒng)生物學研究所合作，采用犯罪心理學、犯罪行為學及數據挖掘技術相結合的方法，重點開展犯罪因素之間

2、的關聯(lián)性分析。論文描述了遺漏數據、噪聲數據、不一致數據和連續(xù)屬性數據的預處理方法，開展了屬性約簡和規(guī)則挖掘研究研究；針對約簡后的屬性，將Apriori算法與粗糙集方法相結合，提出了AprioriRS算法，并與常規(guī)算法進行了實驗對比。AprioriRS算法利用項集分類預處理的方法對事務數據庫中所有的項集進行預處理，從而減少了大量候選集產生的可能性。在篩選項集的過程中，利用粗糙集理論中的知識約簡方法對項集進行化簡，避免了多次重復掃描數據庫。