數據挖掘技術在公安情報分析中的應用研究

閆偉

摘要：近年來，數據的挖掘技術已經成為數據庫和人工智能領域研究的熱點課題，在很多領域數據挖掘技術已經開始使用，而數據的挖掘技術在公安工作中還處于起步階段。時代在快速的發展，社會經濟和政治也在迅速發展，這就為犯罪分子所利用，犯罪行為也開始智能化和科技化。在這樣的情況下，采用數據的挖掘技術并應用于公安系統工作中去，將極大的提高執法的效率和快速反應的能力，也能及時的預防和打擊犯罪行為。

關鍵詞：數據挖掘；公安；情報分析

引言：

隨著社會人口的不斷增加，現代科學技術的進步，犯罪行為也一直在呈現上升的趨勢。而公安部門的對行政區進行分片管理的工作體制背景下，對犯罪行為分析時處于被動地位。而近年來國內外學者開始研究的數據挖掘技術能很大程度的解決這樣的被動地位。只不過數據挖掘技術在公安情報分析中還處于起步階段，公安的數據挖掘是在海量的信息案件中，提取出有用的信息并將數據挖掘技術應用到公安情報分析中去。

一、數據挖掘的簡介

數據的挖掘是利用工具從海量的、模糊的、不完善的數據中提取出有價值的信息和規則。能及時的對未來做出預測和評估，發現更為直觀的信息和知識。而數據挖掘的步驟主要是六個過程。第一個步驟是定義問題。就是指數據的挖掘者要熟悉所在行業的業務。第二是步驟是數據的準備。這個步驟是數據挖掘的核心，又可以分為三個小步驟，數據的集成、選擇和處理。第三個步驟是確定主題。確定要研究的主體并決定如何進行數據的操作。第四個步驟是對數據進行錄入并且建立模型。第五個步驟是挖掘操作。是根據上述的準備工作對選好的數據挖掘工具在海量的數據中進行查找，已達到發現知識的目的。第六個步驟是結果的表達。根據用戶提供的決策目標進行信息的提取，把具有價值的信息篩選出來，遞交給決策者[1]。

二、數據挖掘的關鍵技術

數據挖掘的主要功能包括四個方面，趨勢和行為的預測、關聯的分析、聚類的分析、概念的描述和偏差的檢測。數據的挖掘是指用統計學、數據庫、機器學習、神經網絡等多門學科運用的技術，近幾年數據挖掘的研究方向，已經向自然語言、語料學研究等邁進，綜合的用于情報分析的技術方法和工具，并且形成了大量的軟件產品。而目前所運用的數據挖掘技術主要有五種，分別是：關聯規則分析法。用于超市貨架擺放和庫存的預警以及發掘潛在顧客。決策樹分析法是主要用于分類挖掘，例如市場細分和產品定位等。最近相鄰技術。聚類和偏差任務的分析、人工神經網絡，用于事物數據庫的分析和建模。可視化指的是將非空間的信息用圖像、曲線、動畫等顯示，利用人們的可視模式快速的識別能力去瀏覽、判別和理解信息。

三、數據挖掘在公安情報分析領域的應用

數據挖掘在公安系統的情報分析中還處于起步階段。最基礎的就是數據算法的運用，數據挖掘的算法各不相同，數據的類型對應的就是某個算法，但目前沒有一種數據的算法應用于所有的數據模型。在應用數據算法時，要根據具體情況綜合數據的多樣性運用多種算法對數據進行挖掘。只有找到最適合的算法才能達到最佳的挖掘數據的效果。而目前在公安情報中使用較多的數據挖掘的算法主要是兩類，決策樹算法和關聯規則算法。

（一）決策樹算法

決策樹算法是利用樹形的結構進行集合決策，通過對數據集的分析產生規則。每個節點表示的是一個測試的屬性，而每一個分支表示的是一個測試的輸出，而每個樹葉的節點表示的是類分布。在進行歸納總結時，要進行剪枝的操作，提高決策樹的準確性。決策樹運用最多的是對群體性事件的分析。通過決策樹的算法對群體性的事件進行分析和預測。可以分為三個步驟分別是，數據的預處理、構造決策樹、決策樹分析。這里指的是可以從公安信息系統中獲取相關的數據，并記錄當時的敏感詞匯，形成數據源。數據可以僅僅只是包含著群體性事件的部分項目的內容，這樣構造的決策樹就相對直觀和簡單。決策樹的分析能讓公安機關及時預測群體性事件發生的概率，依據決策樹的模型對其進行準確的決策，做好防范的工作。最大可能降低群體性事件的發生和造成的不良影響。

（二）關聯規則的算法

關聯規則是在數據庫中取兩個或者是多個量之間的暗含的某種規律性。公安情報分析中最經常應用的就是對犯罪行為規律性的挖掘，犯罪行為包含了心理學、行為學等，最適合運用的就是關聯規則的用法。挖掘的對象可以從全國違法犯罪信息數據庫、偵查情報資料數據庫等進行，極大可能發現犯罪活動中罪犯的作案手法、地點、事件和被害人等這些相關的關聯規律性。從而得到有實際意義的犯罪活動規律，為以后的偵查策略和打擊犯罪活動提供了有力的依據和指導。在預警的機制中還可以用關聯規則對新型的犯罪發展方向進行預測。我們可以以傳統罪犯和新型罪犯為對比，以傳統的罪犯為研究的對象，對數據進行挖掘并找到其中的規律，提前預防并制定相應的防護措施，從根源上遏制新罪犯的產生。而在數據的挖掘中，經常用的是支持度和置性度兩個概念來量化事物之間相關聯的規則，他們能最大程度的反映出規則的有用性和確定性。在關聯規則的挖掘過程中，會有最小的支持閾值和最小的置性度閾值，在某條關聯規則同時滿足最小的支持閾值和最小的置性度閾值的時候，就認為該規則能給用戶帶來感興趣的東西[2]。

四、結束語

人類社會正在全面發展，信息化時代已經到來。信息化的建設將成為未來發展的總趨勢，公安機關作為政府部門的重要管理單位，對社會的各個層面都有相應的影響和制約作用。公安工作要快速的適應信息時代的發展，加大信息化的建設，建立健全的情報分析信息機構，通過數據挖掘技術，提升公安信息化程度，承擔起公安機關在社會主義現代化建設中的責任。

參考文獻：

[1]褚春梅.淺析工民建工程中基坑支護施工技術[J].工程技術：全文版，2017（2）：00075-00076.

[2]王立建，安建光.工民建工程中的基坑支護施工技術[J].環球市場，2017（8）：188-188.