臺灣博碩士論文加值系統

台灣是個地狹人稠的島國，人口過度密集，使得交通事故與犯罪不斷發生，不僅危害到居民居住品質也造成警力資源的負擔，如何運用有限資源預防犯罪降低犯罪率是我們要面對的首要課題。本專題使用分群模型之相關演算法，實體分析犯罪熱點與交通事故熱點，判斷鄰近路口監視器建置及犯罪預防，提高居民居住品質與警方破案率。
本論文使用K-means演算法的相關理論，將地圖中的路口單位座標輸入整合成一個資料庫，進行演算之後將演算結果依序排名，將產生結果與Google Maps結合將重要路口標示於地圖上，並顯示各路口所佔重要比例，依照已建置監視器的地方來建議哪邊需要再安置監視器，並將此資料提供給相關部門作為決策參考依據。

Taiwan is a densely populated island, excessive population density, making traffic accidents and crime continue to occur, not only harmful to the quality of the living residents also caused the burden on police resources, how to use limited resources to reduce crime rates in crime prevention is that we have to face the primary subject. The thematic clustering model using the relevant algorithms, entity analysis of crime hot spots and traffic hotspots judge neighboring junctions build and monitor crime prevention, improve residents&;#39; quality of living with the police detection rate.
This article uses the K-means algorithm theories that will map the intersection coordinate input unit integrated into a database, calculation results for calculus in sequence after ranking that will produce results combined with Google Map will be an important intersection marked on the map, and shows significant proportion of the share of each intersection, has been formed in accordance with the monitor which side needs a place to suggest relocation monitor and provide this information to the relevant departments as a decision-making reference.

致謝 iii
摘要 iv
Abstract v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 論文組織與架構 3
第二章 文獻探討 5
2.1 資料探勘 5
2.1.1 資料探勘定義 6
2.1.2 資料探勘功能 7
2.2 分群演算法 12
2.2.1 k-means演算法 13
2.2.2 分群之其他相關演算法 15
2.3 相關研究 20
2.4 Google Maps API 24
第三章 研究方法 34
3.1 研究架構 34
3.2 尤拉距離(Euclidean distance) 34
3.2.1 L-p Norms distance 35
3.3 地圖及監視器位置建置 35
3.4 監視器設置順序演算法 36
3.5 k-means演算法用於犯罪熱點建置程式分析 37
第四章 成果分析 42
4.1 實作成果 42
4.2 依據犯罪熱點建置監視系統 44
4.3 各種加權因素探討 45
第五章 結論及未來研究方向 46
5.1 結論 46
5.2 未來研究方向 46
參考文獻 48
附錄 50

中文文獻
[1] 楊玫萍 運用克利金與 Space Syntax於建立監視器設置決策支援系統-以台中市水湳派出所轄區為例 (2008)
[2] 洪文宏 台中市警察局治安政策成效之評估-以路口監視系統為例 (2010)
[3] 曹祖榮 警民對監視錄影系統功能認知與需求性之研究-犯罪預防及隱私權的省思 (2009)
[4] 吳林豫 使用資料倉儲技術建置監視系統與治安成效分析模型-以台中市警察局為例 (2012)
[5] 王貞惠 臺中市警察局錄影監視系統之研究-從里長、里幹事之觀點 (2010)
[6] 林敬修 資料探勘技術在線上遊戲帳號盜用偵測之應用 (2012)
[7] 王治平 應用資料探勘於多層次傳銷之研究 (2012)
[8] 陳首誌 應用資料探勘於皮膚疾病之研究與實作 (2012)
[9] 黃琮盛 以個人消費行為預測信用卡詐欺事件之研究 (2001)
[10] 王宗一 使用資料探勘技術於稅務資料中判斷虛設行號之研究 (2008)
[11] 許至皓 近海海事搜救最佳船隊派遣之決策 (2010)
[12] 蔡正發 以K-Means分群演算法運用於文字與數值資料之混合型資料分析 (2010)
[13] 陳慎微 運用分群數擾動策略之差分自動分群演算法 (2012)
[14] 張傑 以改良的A*演算法規劃較佳導引路徑之研究 (2009)
[15] 賴吟貞 護理人員換班問題之圖形演算法 (2012)
[16] 曾憲雄 資料探勘 Data Mining (2005)
[17] Google Maps 應用之辜狗特搜計畫

英文文獻
[18] W. C. Kao, C. K. Yu, W. H. Chen, C. P. Shen and Y. W. Hung, “Automatic
Electrocardiogram Recognition by Wavelet Transform and Support Vector
Machine,” 2005 CACS Automatic Control Conference, Taiwan, Nov., 2005.
[19] J. Z. Xiao and Li Xiao, “A Research of the Partition Clustering Algorithm,”
International Symposium on Intelligence Information Processing and Trusted
Computing , 2010.

網站資源
[20] 資訊科技與生活專題報導*翁慈宗
http://csyue.nccu.edu.tw/ch/Data%20Mining(200910).pdf