Beschreibung
In den letzten Tagen wird die Assoziationsanalyse mit juristischen Datensätzen in die Praxis umgesetzt. Das Hauptziel dieser Forschungsarbeit ist es, Assoziationsregeln aus verschiedenen Diebstahlsfällen zu ermitteln, die aus unterschiedlichen Quellen im Zuständigkeitsbereich des Bundesstaates Tamil Nadu gesammelt wurden.1 Zunächst wird in dieser Arbeit ein innovativer Theft Pattern Mining-Algorithmus vorgeschlagen, um die häufigen Elemente zu ermitteln. Die vorgeschlagene Datenstruktur wird im Theft Pattern Mining Algorithmus angewendet. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus wird mit den bestehenden Frequent Pattern Mining (FPM) Algorithmen verglichen. Der vorgeschlagene Algorithmus wird vergleichend mit den bestehenden Algorithmen U-Apriori, FP-growth und UF-growth analysiert. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus wird anhand von synthetischen Datensätzen wie T40I10D100K, realen Datensätzen wie Mushroom, Gazella und dem vorgeschlagenen Tamil Nadu Theft Crime (TTC)-Datensatz unter besonderer Berücksichtigung des Bundesstaates Tamil Nadu untersucht.
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