提案モデルで得られたクラスタ化された特徴は、犯罪活動検知において非常に有用です。まず、クラスタリングによって得られた特徴は、視覚的な類似性やパターンを示すため、特定の犯罪活動に関連する画像やテキストのグループを特定する手助けとなります。例えば、特定の商品の画像が同じクラスタに属する場合、それらが同様の文脈で使用されている可能性が高く、犯罪活動の兆候を示すかもしれません。
また、クラスタ化された特徴は、異常検知の基盤としても機能します。通常の取引や商品の特徴が明確にクラスタ化されている場合、そこから外れる異常なパターンを検出することで、潜在的な犯罪活動を早期に発見することができます。さらに、これらの特徴を用いて、機械学習アルゴリズムをトレーニングし、犯罪活動の予測モデルを構築することも可能です。
したがって、クラスタ化された特徴の分析は、犯罪活動検知の精度を向上させるための重要なステップであり、今後の研究において具体的な応用方法を検討する必要があります。