Voici les éléments 1 - 4 sur 4
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    Accès libre
    The CriLiM Methodology: Crime Linkage with a Fuzzy MCDM Approach
    (: IEEE, 2013-8-12) ; ;
    Grossrieder, Lionel
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    Ribaux, Olivier
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    Grouping events having similarities has always been interesting for analysts. Actually, when a label is put on top of a set of events to denote they share common properties, the automation and the capability to conduct reasoning with this set drastically increase. This is particularly true when considering criminal events for crime analysts; conjunction, interpretation and explanation can be key success factors to apprehend criminals. In this paper, we present the CriLiM methodology for investigating both serious and high-volume crime. Our artifact consists in implementing a tailored computerized crime linkage system, based on a fuzzy MCDM approach in order to combine spatio-temporal, behavioral, and forensic information. As a proof of concept, series in burglaries are examined from real data and compared to expert results.
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    Crime Linkage: a Fuzzy MCDM Approach
    (: IEEE, 2013-6-4) ; ;
    Grossrieder, Lionel
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    Ribaux, Olivier
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    Grouping crimes having similarities has always been interesting for analysts. Actually, when a set of crimes share common properties, the capability to conduct reasoning and the automation with this set drastically increase. Conjunction, interpretation and explanation based on similarities can be key success factors to apprehend criminals. In this paper, we present a computerized method for high-volume crime linkage, based on a fuzzy MCDM approach in order to combine situational, behavioral, and forensic information. Experiments are conducted with series in burglaries from real data and compared to expert results.
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    Des données aux connaissances, un chemin difficile : réflexion sur la place du data mining en analyse criminelle
    (2013-4-1)
    Grossrieder, Lionel
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    Ribaux, Olivier
    Le "data mining", ou "fouille de données", est un ensemble de méthodes et de techniques attractif qui a connu une popularité fulgurante ces dernières années, spécialement dans le domaine du marketing. Le développement récent de l’analyse ou du renseignement criminel soulève des problématiques auxquelles il est tentant d’appliquer ces méthodes et techniques. Le potentiel et la place du data mining dans le contexte de l’analyse criminelle doivent être mieux définis afin de piloter son application. Cette réflexion est menée dans le cadre du renseignement produit par des systèmes de détection et de suivi systématique de la criminalité répétitive, appelés processus de veille opérationnelle. Leur fonctionnement nécessite l’existence de patterns inscrits dans les données, et justifiés par les approches situationnelles en criminologie. Muni de ce bagage théorique, l’enjeu principal revient à explorer les possibilités de détecter ces patterns au travers des méthodes et techniques de data mining. Afin de répondre à cet objectif, une recherche est actuellement menée en Suisse à travers une approche interdisciplinaire combinant des connaissances forensiques, criminologiques, et computationnelles
  • Publication
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    Au Service des Enquêtes Criminelles
    (2013-6-31) ; ;
    Grossrieder, Lionel
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    Ribaux, Olivier
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