数据挖掘技术在铁路治安工作中的应用.pdfVIP

浙江理工大学学报 ,第 25 卷 ,第 6 期 ,2008 年 11 月 J our nal of Zhej iang SciTech U niver sit y Vol . 25 , No . 6 , Nov . 2008 文章编号 : (2008) 数据挖掘技术在铁路治安工作中的应用 1 1 2 1 1 陈　杰 , 汪玉兮 , 张瑞林 , 钱沄涛 , 包伟江 ( 1. 浙江大学计算机学院 , 杭州 3 100 12 ; 2 . 浙江理工大学信息电子学院 , 杭州 3 100 18) 　　摘 　要 : 在获取铁路车站治安信息的基础上 ,利用典型的关联规则算法 Ap riori 及其改进算法 Ap riori Tid ,对信 息库中的数据进行了分析和验证 ,得出在治安违法案件中人 、事 、物之间的相互关系并以此预测未来铁路车站的治 安情况 。以指导车站治安管理中对重点时段 、重点区段和重点案情的警力安排 ,使得在警力紧缺的情况下 ,科学 、合 理地安排警力 。同时 ,笔者也对两种算法的效率进行了比较 ,Ap riori Tid 无论是在算法的精度还是时间复杂度方面 都要优于 Ap riori 算法 。 关键词 : 数据挖掘 ; 关联规则 ; Ap riori 算法 ; Ap riori Tid 算法 中图分类号 : TP3 11 　　　文献标识码 : A 0 　引　言 [ 1 ] 数据挖掘技术 在很多重要领域中已有研究 ,但在公安系统中的应用研究较少 ,特别是在铁路公安治安 工作中的应用尚处于初级阶段 。在人们的社会活动中 ,把铁路作为交通工具进行工作联系 、商贸往来和民间 交流等活动的人组成了庞大的旅客群体 。旅客的成分复杂 、流动频繁 ,有各种违法犯罪人员混杂其中 , 易于 发生违法犯罪行为和治安灾害事故[2 ] 。通过近几年公安信息化的建设 ,逐步建立起了以铁路公安为特色的 公安信息数据库 。这种情况下 ,如何有效地把数据挖掘技术应用于铁路公安工作中 ,及时发现必威体育精装版规则 , 以 提高执法效率与快速反应能力 ,及时预防和打击犯罪行为 ,成为当前铁路公安工作中亟需进一步研究解决的 问题 ,也是铁路公安信息化建设进一步发展的方向。 本文主要是采用关联规则 Ap riori 算法对铁路公安业务信息进行分析研究 ,建立数据模型 , 同时运用改 进的 Ap riori Tid 算法 ,为各级领导 ,管理部门分析 、发现 、掌握铁路公安治安业务的动向与规律提供及时、准 确的各种挖掘基础信息 ,并通过试验数据进行验证 ,给予合理的解释 ,为今后辅助决策和参考提供科学依据 。 1 　构建铁路治安信息数据集 [3 ] 随着信息化的发展 , 以“金盾工程” 为主干的公安信息化也在不断完善 ,实现公安工作的现代化 ,是当 前和今后一个时期公安工作的一条主线 。近年来 ,铁路公安机关利用信息技术和搜集数据的能力大幅提高 , 大量数据被运用到刑侦和治安管理中。数据挖掘的成功很大程度上取决于所收集数据的数量和质量 。文章 所研究的数据来源于本单位使用的信息管理系统数据仓库中的治安管理数据库 。 1. 1 　数据集的设计 根据治安违法案件中人 、事 、物的关系[ 5 ] ,把所研究的数据从数据仓库中提取形成数据集 ,具体设计如表 1 所示 。 1. 2 　数据预处理 收稿日期 : 2008 - 04 - 2 1 ( ) 作者简介 : 陈　杰 1979 - 　 ,男 ,浙江杭州人 ,助理工程师 ,硕士研究生 ,主要从事数据挖掘的研究。 第 6 期 陈　杰等 :数据挖掘技术在铁路治安工作中的应用 695 表 1 　治安违法案件中人 、事 、物的数据集主题 主题名 主题包含的表