數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域中的應(yīng)用

摘要：現(xiàn)階段，我國(guó)各類公安信息系統(tǒng)在警察數(shù)據(jù)處理與訊問(wèn)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但由于缺乏深層次的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分析能力。因此，通過(guò)深入挖掘刑事風(fēng)險(xiǎn)模型中的決策與公安出入境數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性規(guī)則，應(yīng)當(dāng)不斷探索與提取具有價(jià)值的規(guī)則和知識(shí)，從而為決策者提供重要的參考資料。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;公安信息;關(guān)聯(lián)規(guī)則;技術(shù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘可以從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中提取隱含的、具有潛在價(jià)值的預(yù)測(cè)知識(shí)，并根據(jù)其概念、規(guī)則和模式及時(shí)解決各種預(yù)測(cè)問(wèn)題。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)當(dāng)中，但在公安行業(yè)中應(yīng)用研究方面相對(duì)較少。伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)與科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，違法犯罪向著動(dòng)態(tài)化、智能化與高科技方面全面發(fā)展，具有時(shí)代性特征的新犯罪手法日益顯著，比如網(wǎng)絡(luò)犯罪。怎樣將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在公安行業(yè)中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)全新關(guān)聯(lián)規(guī)則以及提高高效執(zhí)法和迅速反應(yīng)能力，預(yù)防與打擊犯罪行為手段，已經(jīng)成為公安行業(yè)值得思考的重要問(wèn)題，同時(shí)也是公安行業(yè)向著信息化建設(shè)發(fā)展的全新方向。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中提取人類感興趣的知識(shí)，其知識(shí)包含著隱含的及潛在的具有價(jià)值的信息，而提取的知識(shí)主要表現(xiàn)為基本概念、規(guī)律、模式與規(guī)則等方面。因此，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于分析數(shù)據(jù)，能夠充分挖掘出大量數(shù)據(jù)背后所隱含的知識(shí)，并將兩者之間進(jìn)行結(jié)合全面促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆诮徊嫘耘c綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，其主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、歸納思維、數(shù)據(jù)可視化以及高性能計(jì)算等各方面。

截止在當(dāng)前，最為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)共歸納為分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述以及建立簡(jiǎn)檔等六個(gè)方面。其中分類、估計(jì)與預(yù)測(cè)前三方面需要完成定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，其目的為及時(shí)發(fā)現(xiàn)特定目標(biāo)具有的變量值，同時(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類屬于非定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，其目的為在不限定目標(biāo)變量情況下對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行揭示與展示，最后建立簡(jiǎn)檔既可能為定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，又可能為非定向數(shù)據(jù)挖局任務(wù)。與此同時(shí)，在數(shù)據(jù)實(shí)際挖掘過(guò)程中，其需要從以下方面深入挖掘數(shù)據(jù)問(wèn)題：1）選擇準(zhǔn)確合適數(shù)據(jù)，2）創(chuàng)建模型集，3）修復(fù)數(shù)據(jù)問(wèn)題，4）建立與評(píng)估模型，5）評(píng)估結(jié)果并重新開(kāi)始。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘基本流程進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練與進(jìn)行，能夠展示出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)其技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化及趨近。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域信息中的應(yīng)用

（一）決策樹(shù)在犯罪風(fēng)險(xiǎn)行為中的應(yīng)用

決策樹(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類算法，其是以實(shí)際案例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，也是組無(wú)次序與無(wú)規(guī)則事例，正所謂，推理出的決策樹(shù)主要表示著分類規(guī)則，這種算法主要利用樹(shù)形結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出決策集合，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的分類而產(chǎn)生規(guī)則。與此同時(shí)，樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都表示著屬性測(cè)試，其分支表示著測(cè)試的結(jié)果，每片樹(shù)葉代表著類別。所以在實(shí)際建樹(shù)過(guò)程中，需要采用剪枝方式剪去數(shù)據(jù)中的獨(dú)立點(diǎn)，其中決策樹(shù)最為常見(jiàn)的算法為ID3算法，基于信息內(nèi)容的決策分類算法，根據(jù)實(shí)際屬性選擇實(shí)際案例類別，同時(shí)該算法的核心是對(duì)決策樹(shù)各個(gè)層次的節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行選擇和分類，以確保未知數(shù)據(jù)分類的真實(shí)性以及準(zhǔn)確性。除此之外，據(jù)實(shí)際調(diào)查分析，在實(shí)際生活中，按照公安工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虻贸?，年齡在犯罪程度分析屬于不可缺少的重要因素，其與模型結(jié)論之間存在著偏差，所以需要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及先進(jìn)算法保障其改善并完全適應(yīng)公安領(lǐng)域的實(shí)際工作。

（二）關(guān)聯(lián)規(guī)則在公安出入境管理中的應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要在大量數(shù)據(jù)中深入挖掘具有價(jià)值描述數(shù)據(jù)聯(lián)系的有關(guān)知識(shí)。以啤酒-尿布經(jīng)典案例為背景，當(dāng)男性顧客購(gòu)買尿布時(shí)，百分之三十至百分之四十男性也會(huì)購(gòu)買啤酒。因此，按照常規(guī)思維模式分析，尿布和啤酒之間沒(méi)有沖突，所以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，能夠正確揭示出其具有的價(jià)值規(guī)律。與此同時(shí)，根據(jù)實(shí)際調(diào)查分析，各類留學(xué)生主要是30歲以下的大學(xué)畢業(yè)生，受過(guò)高等教育以及有著較高的學(xué)歷，渴望達(dá)到許多發(fā)達(dá)國(guó)家的教育水平。以美國(guó)為例，由于部分學(xué)生在留學(xué)之前會(huì)參加GRE考試，而美國(guó)大學(xué)的錄取通知書(shū)往往在中國(guó)春節(jié)前后才正式發(fā)放，這也就意味著只有學(xué)生拿到錄取通知書(shū)之后才能夠申請(qǐng)辦理護(hù)照，但同時(shí)，每年三月份與四月份為處境旅游高峰期，這時(shí)留學(xué)生辦理出境的受理窗口總是人滿。所以這就需要深入挖掘公安出入境數(shù)據(jù)，得到具有價(jià)值的規(guī)律，保障公安能夠給廣大人民群眾提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，從而在最大程度上為科學(xué)合理安排公安警力提供重要保障及科學(xué)依據(jù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域應(yīng)用中的未來(lái)展望

由于當(dāng)前公安業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)具有分散與復(fù)雜性基本特點(diǎn)，其管理層面決策具有著廣度與深度。因此，在正式實(shí)踐過(guò)程中，需要充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)公安信息系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，并在各方面得到有效進(jìn)展與突破。

（一）交通管理的決策

交通管理作為城市管理需要解決的重點(diǎn)問(wèn)題，伴隨著城市道路與車輛的迅速增多，傳統(tǒng)人工勞動(dòng)式交通崗?fù)ぶ笓]已難以適應(yīng)當(dāng)今社會(huì)交通管理工作的需求。因此，建立健全交通管理情況數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，能夠采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及OLAP技術(shù)，對(duì)城市道路路面情況及車輛交通流量方面進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，制定科學(xué)合理有效對(duì)策，徹底解決城市道路交通的阻塞問(wèn)題，進(jìn)而將其當(dāng)作城市道路交通管理研究的重要方向。

（二）警力安排的決策

怎樣預(yù)防與制止突發(fā)事件的發(fā)生已經(jīng)成為各級(jí)公安機(jī)關(guān)需要考慮的重要問(wèn)題之一，同時(shí)如何合理安排公安警力也需要慎重思考。因此，在當(dāng)今社會(huì)治安多變的環(huán)境下，不僅需要保障社會(huì)秩序，還需要保障警力不會(huì)出現(xiàn)浪費(fèi)的情況，并減少無(wú)效功勞等方面的重點(diǎn)工作。

（三）消防調(diào)度決策

消防工作具有很強(qiáng)的時(shí)間觀念，其消防調(diào)度也具有很強(qiáng)的科學(xué)性與合理性。因此，在消防人員、消防車輛配置以及水資源安排過(guò)程中，需要對(duì)城市道路最佳路線選擇方式等方面提供可靠及可深入挖掘的信息內(nèi)容。

結(jié)束語(yǔ)：綜上所述，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)迅速發(fā)展過(guò)程中，充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域中應(yīng)用，全面實(shí)現(xiàn)信息資源共享以及綜合利用，發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)其信息數(shù)據(jù)隱含著內(nèi)在聯(lián)系價(jià)值以及關(guān)聯(lián)性規(guī)則，進(jìn)而為公安信息工作提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于新興科學(xué)，其主要適合應(yīng)該用在公安犯罪分析與犯罪行為中，并成為公安工作現(xiàn)實(shí)性斗爭(zhēng)的實(shí)際需求?；诖?，文章主要全面分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)及作用，針對(duì)存在的問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，以實(shí)際案例為背景，充分發(fā)揮分類規(guī)則算法在公安行業(yè)實(shí)際工作中的作用及重要性，對(duì)其進(jìn)行深入研究與探討，從而在最大程度上保障數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分類規(guī)則算法廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)當(dāng)中。

參考文獻(xiàn)：

[1]魏文燕，呂鑫，高琰.挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域案件分析中的應(yīng)用[J].湖南警察學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，29（03）：98-104.DOI：10.14097/j.cnki.5392/2020.21.052.

[2]高毅超，王凡，郭晶.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域中的應(yīng)用概況[J].湖南學(xué)院，2020，35（07）：182-185.DOI：10.16808/j.cnki.issn1003-7705.2020.07.075.

[3]郭亮山.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].福建警察學(xué)院學(xué)報(bào)，2021（04）：32-36.

作者簡(jiǎn)介：韓宇，男，1982年出生，本科，高級(jí)程序員、項(xiàng)目經(jīng)理，研究方向：聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維等。