[pt] Esta Tese propõe uma metodologia para extração de conhecimento em
bases de históricos criminais. A abrangência da metodologia proposta envolve
todo o ciclo de tratamento dos históricos criminais, desde a extração de radicais
temáticos, passando pela construção de dicionários especializados para apoio à
extração de entidades até o desenvolvimento de cenários criminais em formato de
uma matriz de relacionamentos. Os cenários são convertidos em Mapas de
Inteligência destinados à análise de vínculos criminais e descoberta de
conhecimento para investigação e elucidação de delitos. Os Mapas de Inteligência
extraídos são representados por redes de vínculos, posteriormente tratados como
um grafo capacitado. Análises de associações extraídas serão desenvolvidas,
utilizando métodos de caminho mais curto em grafos, mapas neurais autoorganizáveis
e indicadores de relacionamentos sociais. O método proposto nesta
pesquisa permite a visão de indícios ocultos pela complexidade das informações
textuais e a descoberta de conhecimento entre associações criminais aplicando-se
algoritmos híbridos. A metodologia proposta foi testada utilizando bases de
documentos criminais referentes à quadrilhas de narcotraficantes e casos de
crimes de maior comoção social ocorridos no Rio de Janeiro entre 1999 e 2003. / [en] This Dissertation proposes a methodology to extract knowledge from
databases of police criminal records. The scope of the proposed methodology
comprises the full cycle for treatment of the criminal records, from the extraction
of word radicals, including the construction of specialized dictionaries to support
entity extraction, up to the development of criminal scenarios shaped into a
relationship matrix. The scenarios are converted into intelligence maps for the
analysis of criminal connections and the discovery of knowledge aimed at
investigating and clarifying crimes. The intelligence maps extracted are
represented by grids which are subsequently treated as capacitated graphs.
Analyses of the connections extracted are carried out using the shortest path
method in graphs, self-organizing neural maps, and indicators of social
relationships. The method proposed in this study helps revealing evidence that
was concealed by the complexity of textual information, and discovering
knowledge based on criminal connections by applying hybrid algorithms. The
proposed methodology was tested using databases of criminal police records
related to drug traffic organizations and crimes that caused major social
disturbances in Rio de Janeiro, Brazil, from 1999 to 2003.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14011 |
| Date | 25 August 2009 |
| Creators | ISNARD THOMAS MARTINS |
| Contributors | SILVIO HAMACHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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