如何在Spark環(huán)境下進(jìn)行犯罪人員時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
資料介紹
針對關(guān)于潛在犯罪人員的預(yù)測、挖掘效果不佳,利用犯罪人員、交通出行和住宿消費等數(shù)據(jù),在Spark分布式運算框架下,基于FP-growth的時空關(guān)聯(lián)規(guī)則方法,分析犯罪人員數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,挖掘出潛在的犯罪人員。首次提出將關(guān)聯(lián)規(guī)則算法用于普通出行消費數(shù)據(jù)實現(xiàn)潛在犯罪人員的預(yù)測。該方法已成功應(yīng)用于X市警務(wù)系統(tǒng),通過實踐檢驗證明該方法在發(fā)現(xiàn)潛在犯罪人員方面的有效性。
目前,國內(nèi)外犯罪形勢日益嚴(yán)峻,犯罪類型多樣,犯罪人員數(shù)量增加,危害著人民生命財產(chǎn)安全和社會穩(wěn)定。公安機關(guān)維護(hù)公共安全、打擊犯罪的任務(wù)越來越重,執(zhí)法要求越來越高。不斷產(chǎn)生的犯罪數(shù)據(jù)要求分析人員挖掘犯罪數(shù)據(jù)潛藏的規(guī)律、分析犯罪數(shù)據(jù)之間的隱含關(guān)系,并且預(yù)測犯罪的發(fā)生、挖掘潛在的犯罪人員,從而提高公安執(zhí)法的效率、預(yù)防犯罪的發(fā)生。
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關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(ARM)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個研究熱點,作為數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法之一,被廣泛運用到犯罪學(xué)研究中。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以從大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則中挖掘犯罪的相關(guān)證據(jù),進(jìn)一步挖掘不同犯罪之間的犯罪規(guī)律、趨勢和聯(lián)系,向警方提供案件偵查和犯罪預(yù)防。在探究過去犯罪成因、確定主要嫌疑人、更好地理解系列犯罪方面,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘都能起到很好的效果。不同的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在犯罪分析和犯罪預(yù)測領(lǐng)域起著重要作用。在國外的關(guān)聯(lián)規(guī)則犯罪挖掘研究中,Ng V 等通過引入時間關(guān)聯(lián)規(guī)則,提出一種增量算法,以解決關(guān)聯(lián)規(guī)則中包含時間表達(dá)式的時間序列處理問題,用于發(fā)現(xiàn)香港地區(qū)犯罪模式[1]。Buczak 研究了模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在社區(qū)犯罪模式中的應(yīng)用,加速了當(dāng)?shù)貓?zhí)法工作[2]。Tan 首先分析了FP-Growth 算法在計算機犯罪取證中的作用,指出了FP-Growth 算法能夠及時發(fā)現(xiàn)最新犯罪和嚴(yán)重犯罪的缺陷,并對FP-Growth 算法和測試進(jìn)行了一些改進(jìn)。最后指出了未來的研究方向:多維證據(jù)的提取與關(guān)聯(lián)[3]。Joshi 提出FP-Tree 相似算法,用于挖掘經(jīng)常性犯罪集合,并與Apriori 算法相比較,發(fā)現(xiàn)該算法更有效[4]。D. Usha 將Apriori 算法與其他Apriori、Fp-Growth 算法在真實和合成的犯罪數(shù)據(jù)集中進(jìn)行測試,發(fā)現(xiàn)每種算法都有自身的優(yōu)勢,以便研究人員了解頻繁模式挖掘算法在各個領(lǐng)域的應(yīng)用[5] [6]。Shekhar 在犯罪模式分析(PCA)的基礎(chǔ)上探討了空間頻繁模式挖掘(SFPM),并在空間犯罪數(shù)據(jù)集上驗證了該挖掘方法[7]。Isafiade 重新探討了犯罪模式挖掘的頻繁模式增長模型,提出了一種基于四分位數(shù)(floor-ceil)函數(shù)的描述性統(tǒng)計方法,用于最小支持閾值(MST)選擇。修改后的頻繁模式增長(RFPG)模型進(jìn)一步提出了一種模式,用于識別微妙犯罪模式序列的元組或犯罪活動中反復(fù)出現(xiàn)的趨勢[8]。Asmai基于地理和人口因素,利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘為犯罪人員制作犯罪映射模型。它檢查了特定地點的犯罪發(fā)生情況,可以用來分析相對較高的未來犯罪地點,可以改進(jìn)犯罪預(yù)防實施[9]。國內(nèi)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行犯罪挖掘的研究也做了大量工作。以模糊集、Rough 集理論為基礎(chǔ),林和、虞龍江等利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)Ψ缸锶藛T數(shù)據(jù)庫進(jìn)行定量分析、推斷并提取規(guī)則,為犯罪預(yù)防提供理論指導(dǎo)[10] [11]。在犯罪畫像、犯罪取證分析方面,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘引起廣泛關(guān)注,得到廣泛應(yīng)用[12] [13] [14]。此外,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘被大量運用在犯罪偵查[15]、犯罪嫌疑人分析[16]、犯罪行為分析[17]、重新犯罪[18] [19]等犯罪研究領(lǐng)域?;诜缸飻?shù)據(jù)的時間和空間屬性,許多研究提出改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,如時空關(guān)聯(lián)規(guī)則[20] [21]、聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則[22]、基于數(shù)據(jù)立方體的關(guān)聯(lián)規(guī)則[23],其他改進(jìn)的算法如增量關(guān)聯(lián)規(guī)則[24]、改進(jìn)的Apriori、
FP-growth 算法也在財產(chǎn)犯罪分析等領(lǐng)域取得不錯效果[25]。
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