【摘要】：隨著“一帶一路”戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)及“高鐵時(shí)代”全面到來(lái),鐵路治安管理與平安鐵路建設(shè)成為廣受社會(huì)關(guān)注、涉及大眾切身利益的重要領(lǐng)域。利用海量數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)來(lái)預(yù)防及減少鐵路犯罪案件發(fā)生,維護(hù)鐵路治安穩(wěn)定,創(chuàng)新防控體系,逐漸成為當(dāng)前鐵路警務(wù)信息化研究的重要方向。本文針對(duì)鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,根據(jù)鐵路犯罪的特點(diǎn)及規(guī)律,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法研究了鐵路犯罪預(yù)警及犯罪模式識(shí)別。針對(duì)鐵路犯罪預(yù)警問(wèn)題,采用決策樹(shù)算法來(lái)進(jìn)行嫌疑人是否犯罪的判斷,建立了預(yù)警分析的分類框架,基于真實(shí)鐵路治安數(shù)據(jù)集進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果從準(zhǔn)確度、平均運(yùn)行時(shí)間等指標(biāo)驗(yàn)證了本文預(yù)警分析的有效性。利用關(guān)聯(lián)挖掘算法識(shí)別了頻繁出現(xiàn)的犯罪模式,有利于排查和發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人。此外,基于警務(wù)數(shù)據(jù)集對(duì)不同條件下算法運(yùn)行時(shí)間等指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文關(guān)聯(lián)分析具有一定的效率優(yōu)勢(shì)。最后,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了鐵路警務(wù)信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),包括預(yù)警分析、關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)匯總等多個(gè)模塊,并通過(guò)預(yù)警及關(guān)聯(lián)分析算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了挖掘系統(tǒng)的合理性。實(shí)驗(yàn)及分析結(jié)果表明:利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)鐵路警務(wù)信息系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,提升了鐵路犯罪預(yù)警及犯罪模式識(shí)別能力,有效遏制新的犯罪發(fā)生,為領(lǐng)導(dǎo)決策提供支持,并對(duì)警務(wù)信息系統(tǒng)的創(chuàng)新建設(shè)具有一定的指導(dǎo)和借鑒作用。
[Abstract]:With the continuous promotion of "Belt and Road" strategy and the arrival of "high-speed railway era", railway security management and the construction of peaceful railway have become an important field of public concern, involving the vital interests of the public. Using massive data analysis and mining technology to prevent and reduce the occurrence of railway crime, to maintain railway security and stability, to innovate the system of prevention and control, has gradually become an important direction of railway police information research. According to the characteristics and rules of railway crime, this paper studies the early warning and pattern recognition of railway crime through data mining method. Aiming at the early warning problem of railway crime, the decision tree algorithm is used to judge whether the suspect is guilty or not, and the classification framework of early warning analysis is established. Based on the real railway public security data set, the experimental results are tested, and the experimental results are based on the accuracy. The effectiveness of the early warning analysis is verified by the average running time and other indicators. The association mining algorithm is used to identify the frequently occurring crime patterns, which is beneficial to the detection and detection of criminal suspects. In addition, based on the police data set, the algorithm running time is compared under different conditions. The experimental results show that the correlation analysis in this paper has some efficiency advantages. Finally, this paper designs and implements the railway police information data mining system, including early warning analysis, association analysis, statistical summary and other modules, and through early warning and association analysis algorithm experiments to verify the rationality of the mining system. The results of experiment and analysis show that using data mining technology to mine the relevant data in railway police information system can improve the ability of early warning and pattern recognition of railway crime, and effectively curb the occurrence of new crimes. It provides support for leadership decision, and has certain guidance and reference function for the innovation construction of police information system.
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2180104