الفهرس 
Introduction and objectivesOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 117 |  |  |
| | | from | 117 | | |
Abstract
يعتبر التعامل مع الجريمة التي ينمو معدل حدوثها بشكل تضاعفى , احد الاهداف الرئيسية لأي حكومة فى العالم , فأقسام الشرطة فى كل بلد يوجد بها كمية هائلة من بيانات الجريمة غير المنظمة مثل تقارير الشرطة وتقارير حوادث الجرائم, تتضمن هذه التقارير معلومات قيمة للغاية يصعب معالجتها والتعامل معها , فمن المهم التنبؤ والتعرف علي العناصر الاساسية للجريمة مثل النوع , المكان, وجنسية المجرمين من هذه التقارير الغير منظمة, ولذك تتزايد اهمية تحليل الجرائم يوم بعد يوم. يمكن تطبيق عملية تحليل الجرائم بفعالية باستخدام تقنية التنقيب فى النصوص , والتي يمكنها التعامل مع النصوص الغير مهيكلة واستخراج المعلومات المفيدة منها , هذه المعلومات المستخرجة مفيدة للغاية فى تحسين اداء الشرطة وتقليل مجهوداتها فى حل الجرائم المعقدة. عملية تصنيف الجرائم الي فئات محددة يؤدي الي استبعاد الكثير من المعلومات غير المفيدة , مما يساعد المحققين ومحللى الجرائم ليس فقط فى حل الغاز الجرائم, بل ايضا فى كيفية تطوير استراتيجيات مثالية لمنع او تقليل حدوث الجرائم. معظم الابحاث الحالية فى مجال استخدام تقنية التنقيب فى النصوص لتحليل الجرائم , ترتكز علي اتجاهين رئيسين (1) اما فى اتجاهات البحث فى عملية تحليل الجرائم او اتجاهات البحث فى عملية التنقيب فى النصوص , بشكل منفصل (2) تطبيق التنقيب فى النصوص فى حالات معينة من حالات تحليل الجرائم. أما بالنسبة لمهمة التنبؤ بنوع الجريمة ، فإن معظم الدراسات البحثية ، طبقت تقنيات التصنيف على البيانات المهيكلة. ولذلك فيقترح هذا البحث اطار عام للتنقيب فى البيانات الغير مهيكلة للجرائم مبنيا علي اساس دمح عملية التنقيب فى النصوص مع عملية تحليل الجرائم . ويمكن استخدام هذا الهيكل بستخدام اي تقنية من تقنيات التنقيب فى النصوص مثل التصنيف ,التجميع,استخلاص المعلومات, والتصور. وتقترح الرسالة نموذج لتصنيف النصوص الغير مهيكلة مبنى علي فكرة استخدام Multinomial Naive Bayes Technique مع TFIDF لرفع كفائة عملية تصنيف البيانات الغير مهيكلة , ثم ادراج هذا النموذج فى الاطار المقترح للتنقيب فى بيانات الجرائم لاغراض التنبؤ بالجريمة. يتم تطبيق الاطار المقترح فى هذه الرسالة علي بيانات غير مهيكلة مصاحبة لسجلات الجرائم لتقارير الحوادث التابعة لشرطة مدينة مديسون بهدف التنبؤ بأنواع الجرائم اعتمادا علي بيانات غير مهيكلة. والتقيم لنتائج التنبؤ بنوع الجريمة بستخدام الاطار المقترح وصلت نسبة دقتها الي 85% وهي من اعلي نسب الدقة التي حققت فى تصنيفات الجرائم.