From the above discussions, we see

From the above discussions, we see that a good association method should consider not only whether a group of incidents are similar to each other (they result from the same template), but also whether this similarity represents uniqueness or at least distinctiveness. Incidents generated from a distinct template are more likely to be committed by the same criminal. We define an evaluation function, called the outlier score function, which we designed to measure distinctiveness.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากการสนทนาข้างต้น เราเห็นว่า วิธีการเชื่อมโยงที่ดีควรพิจารณาไม่เพียงแต่ว่า กลุ่มของปัญหาคล้ายกัน (พวกเขาได้จากแม่แบบเดียวกัน), แต่ยัง ว่าความคล้ายคลึงกันนี้แสดงถึงเอกลักษณ์ หรือที่ distinctiveness น้อย เหตุการณ์ที่สร้างจากแม่แบบที่แตกต่างกันมีแนวโน้มที่จะถูกกำหนด โดยอาญาเหมือนกัน เรากำหนดฟังก์ชันที่ใช้ในการประเมินผลการ เรียกว่า outlier คะแนนฟังก์ชัน ซึ่งเราออกแบบมาเพื่อวัด distinctiveness

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากการอภิปรายดังกล่าวข้างต้นเราจะเห็นว่าวิธีการเชื่อมโยงที่ดีควรพิจารณาไม่เพียง แต่ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมีความคล้ายคลึงกับแต่ละอื่น ๆ (พวกเขาเป็นผลมาจากแม่แบบเดียวกัน) แต่ยังไม่ว่าจะเป็นความคล้ายคลึงกันนี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นเอกลักษณ์หรืออย่างน้อยเป็นเอกเทศ เหตุการณ์ที่เกิดจากแม่แบบที่แตกต่างกันมีแนวโน้มที่จะได้รับการกระทำโดยความผิดทางอาญาเดียวกัน เรากำหนดฟังก์ชั่นการประเมินผลที่เรียกว่าขอบเขตการทำงานของคะแนนซึ่งเราออกแบบมาเพื่อวัดความเป็นเอกเทศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากการสนทนาข้างต้นเราจะเห็นว่าวิธีการสมาคมที่ดีควรพิจารณาไม่เพียง แต่ไม่ว่ากลุ่มของเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ( ผลจากแม่แบบเดียวกัน ) แต่ยังว่า ความเหมือนนี้เป็นหลัก หรืออย่างน้อย ความพิเศษ เหตุการณ์ที่สร้างขึ้นจากแม่แบบที่แตกต่างกันมีแนวโน้มที่จะถูกยอมรับ โดยคนร้ายคนเดียวกันเรานิยามการประเมินค่าฟังก์ชันฟังก์ชันเรียกคะแนน ซึ่งเราออกแบบมาเพื่อวัดความพิเศษ