冯卓慧,冯前进

(浙江警官职业学院信息技术与管理系，杭州 310018)



基于关联规则的再犯罪特征分析

冯卓慧,冯前进

(浙江警官职业学院信息技术与管理系，杭州 310018)

为有效提高罪犯教育改造质量，将基于关联规则的数据挖掘方法引入到再犯罪特征的分析之中,以某监狱罪犯数据库的刑释人员为样本数据，采用Johnson约简算法和Apriori关联算法对其进行属性约简处理和关联规则分析。结果表明：罪名、年龄、文化程度和刑期之间具有较强的正相关，即犯有盗窃罪前科、年龄小、文化程度低、刑期短是再犯罪的主要特征。该方法能揭示潜在的再犯罪规律,对刑罚机关具有参考价值，使其教育改造工作更具有针对性。

关联规则；再犯罪；数据挖掘；属性约简；Apriori

数据挖掘(data mining)是数据库知识发现过程中的一个步骤，是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。作为一种通用技术，数据挖掘可以用于任何类型的数据，目前已在国内各个行业和领域都展开了广泛的应用，但在监狱管理中还处于探索和起步阶段。再犯罪既重新违法犯罪，是因犯罪被处以监禁刑或社区矫正，再犯被处以监禁刑或社区矫正的犯罪[1]。一直以来，再犯罪都是世界各国普遍面临的一个社会安全问题，再犯罪也以其特殊的危害性成为我国刑罚机关工作的重点。根据调查，浙江省某监狱2011年重新犯罪人员占全年入监人数的比例高达29.3%[2]。这反映了监狱的教育改造任务还未圆满完成，罪犯改造质量有待提高。……