Metrics and visualisation for crime analysis and genomics
Laros, J.F.J.
Citation
Laros, J. F. J. (2009, December 21). Metrics and visualisation for crime analysis and genomics. IPA Dissertation Series. Retrieved from
https://hdl.handle.net/1887/14533
Version: Corrected Publisher’s Version
License: Licence agreement concerning inclusion of doctoral thesis in the Institutional Repository of the University of Leiden Downloaded from: https://hdl.handle.net/1887/14533
Note: To cite this publication please use the final published version (if applicable).
Nederlandse Samenvatting
Deze samenvatting is als volgt opgebouwd. In de eerste drie delen beschrijven we de hoofdlijnen van dit proefschrift, in het laatste deel geven we een overzicht van de verschillende hoofdstukken.
Data Mining
Data Mining is informeel gesproken het extraheren van voorheen onbekende en vooral interessante patronen uit data. In het algemeen wordt dit gerealiseerd door het gebruik van een scala aan technieken, waarbij elk van deze technieken een ander licht werpt op de data. Omdat we te maken hebben met een ware data-explosie, is er meer vraag naar dit soort methoden. De ontwikkeling van snellere hardware stelt ons ook in staat deze technieken toe te passen.
DNA
Desoxyribonucle¨ınezuur (DNA) is een groot molecuul dat genetische informatie bevat. Het bestaat uit vier letters (A, C, G, T) of nucleotiden. Deze nucleotiden vormen grote lineaire structuren die chromosomen heten.
De laatste decennia zijn methodes ontwikkeld die deze woorden effici¨ent kunnen verwerken; deze vallen onder de naam sequencing. Deze technieken lezen het DNA en geven lange woorden als uitvoer. Door deze te analyseren is het mogelijk om verschillen tussen soorten en zelfs individuen te vinden. Ook is het mogelijk om, zonder de specifieke verschillen te kennen, een evolutionaire boom te maken op basis van korte deelwoorden.
Metrieken
In dit proefschrift wordt een nieuwe afstandsmaat of metriek gebruikt. Deze afstandsmaat, ontworpen voor multisets, is in grote mate configureerbaar. Er is een speciale functie nodig, die in het algemeen door een expert op een bepaald domein wordt gekozen. Deze functie moet het verschil tussen twee voorkomens van een element binnen een multiset uitdrukken. Ter illustratie, het verschil
127
128 NEDERLANDSE SAMENVATTING tussen een persoon die geen fietsen steelt en iemand die er ´e´en heeft gestolen is verdedigbaar groter dan het verschil tussen iemand die 100 fietsen steelt en iemand die er 101 steelt. Dit verschil moet worden uitgedrukt in een functie.
Deze afstandsmaat was eigenlijk ontworpen voor de analyse van criminele activiteiten, maar bleek door het vervangen van de expert-functie ook goed toepasbaar in andere domeinen. Dit komt in de latere hoofdstukken terug.
Overzicht
Dit proefschrift is opgebouwd uit drie delen. In het eerste deel richten we ons op de toepassing van Data Mining in de wetshandhaving, met name de toepassing van het deeltjesmodel in dit gebied. Het deeltjesmodel is een dimentiereductie- techniek, waarbij elk object in de invoer geassocieerd wordt met een punt in een ruimte. De punten worden in eerste instantie willekeurig in de ruimte gezet en, afhankelijk van de onderlinge afstand (gedefinieerd op de objecten waarmee ze geassocieerd zijn) naar elkaar toe verplaatst of van elkaar af geduwd, al naar gelang ze te ver van elkaar af staan, of te dicht bij elkaar staan.
In het tweede deel nemen we de metrieken die in het eerste deel worden genoemd onder de loep. Het derde deel is gericht op DNA. We laten met name zien dat de gebruikte metrieken ook van toepassing zijn op het gebied van de moleculaire genetica.
In Hoofdstuk 2 geven we een uitgebreid overzicht over het deeltjesmodel en zijn toepassingen. In Hoofdstuk 3 bekijken we een specifieke variant van het deeltjesmodel, namelijk degene waarin we een torus als uitvoeroppervlak gebrui- ken. In Hoofdstuk 4 introduceren we een nieuwe manier om fouten die gemaakt worden in dimensiereductietechnieken op te sporen en in kaart te brengen. In Hoofdstuk 5 gebruiken we de Levenshtein-afstand tussen twee carri`eres van cri- minelen om een overeenkomst in de geschiedenis van deze carri`eres te vinden.
Ook gebruiken we gelijkende carri`eres om voorspellingen te doen.
In Hoofdstuk 6 gaan we in op de afstandsmaat voor multisets. De restricties op de expertfunctie, die een parameter is voor deze afstandsmaat, worden be- sproken. Hoofdstuk 7 houdt zich bezig met de uitbreiding van de afstandsmaat voor multisets tot die van een afstandsmaat voor sequenties van multisets.
In Hoofdstuk 8 gaan we in op het probleem waarbij we korte, unieke deel- woorden willen vinden in grote woorden. Hoofdstuk 9 behandelt een nieuwe manier om de afstand tussen twee genomen te geven. Hoofdstuk 10 gaat in op een nieuwe manier om DNA te visualiseren, waarbij gebruik wordt gemaakt van Rauzy-projecties.
