基于机器学习的求助类警情风险分析
来源:西部学刊

杜镐在《西部学刊》2025年第15期撰文提出:通过求助类警情风险分析,可以实现风险预测和特征分析,为公安机关提供决策支撑。针对文字、风险两种不同特征的求助类警情风险分析方式进行对比研究。基于文字特征的分析方式,使用Word2vec提取警情文字特征,通过随机森林—粒子群优化模型进行训练;基于风险特征的分析方式,从主体风险、行为风险、场所风险、要素风险四个维度构建求助类警情风险评估指标体系,使用BERT-MRC提取警情风险特征,设计随机森林—粒子群优化模型进行训练。实验证明,基于风险特征的随机森林—粒子群优化模型能基本实现风险预测和特征权重分析功能,具有实践意义。

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