大數據挖掘在公安管理系統中的應用

魯朋武，韓春梅，劉貴江

（1.中國人民公安大學公安管理學院，北京 100000；2.國家管網集團公司西部管道塔里木輸油氣分公司，新疆 巴州庫爾勒 841000）

0 引言

在現代科技飛速發展中，隨著人工智能、云計算等先進技術理念的全面推廣，社會發展進入到以大數據為依據的全新信息化時代環境中。此時，加快新型技術研究力度，拓展實踐技術應用范圍，成為各國探索關注的焦點。公安管理系統作為保障城市建設和居民生活安全質量的基礎保障，基于大數據挖掘強化現有技術體系，不僅能解決以往管理系統運行存在的問題，而且可以為實踐公安偵查和管理提供更多技術支持。

1 大數據挖掘技術的要點

從本質上講，數據挖掘是指運用算法對海量數據當中的隱藏信息實施搜索。這項技術一般都與計算機科學相關，在實踐運行時會運用聯機分析、統計學以及信息檢索等方式來達到最終目的。結合實踐數據挖掘過程分析可知，操作步驟分為：第一，選取數據集；第二，對數據進行預處理；第三，利用算法分析數據；第四，在分析總結中不斷改進。以數據預處理工作為例，其涉及到清理、集成、歸納以及變換等操作，在這一過程中必須要保障不必要的數據被及時清理掉，絕不能在數據挖掘期間影響最終分析結果。而數據集成是對不同數據庫或文件當中的信息進行整合歸納，最終得到完善且系統化的數據信息。從實踐運行角度分析可知，做好數據預處理工作，不僅能保障研究分析數據的有效性和完善性，而且可以影響最終分析歸納結果[1]。

2 基于大數據發掘構建公安管理系統的現實意義

2.1 有助于從多渠道獲取更多情報

數據作為記錄和區別客觀現實的標志性符號，主要是指那些能記錄事物性質、狀態以及關系的物理性符號及其組合形式。在這一過程中，數據既可以是常見的數字，又能成為具有深意的字母、圖片或單詞等，同樣也是客觀事物的性質、位置或數量等，具有一定的抽象性。在公安管理工作當中，數據所呈現出的多種形態和內容也讓實踐工作變得更加復雜和有效。數據屬于傳遞信息的重要載體，信息需要利用數據的方式來傳遞、表達或處理，這些內容也能再次形成新信息。價值作為標準之一，可以與數據和信息構成金字塔結構。在大數據時代下，數據信息具有大容量的特征，且隨著儲存技術和加工水平的提升，相關數據信息量越來越大，此時利用數據挖掘技術處理和研究網絡平臺沒有被處理過的初始數據，能為實際公安管理系統運行帶來更多有價值的內容，并為后續調查管理工作奠定基礎保障。

2.2 有助于整改傳統公安偵查模式

在社會經濟和科技水平不斷革新中，隨著網絡技術的不斷推廣，各行企業在“互聯網+”的引導下開啟了技術創新和模式優化的探索工作。此時，為了更好監管網絡犯罪活動，公安管理系統要在了解全新環境下新涌現出的犯罪行為類型后，根據構成案件要素的變化特征，全面調整公安偵查管理內容和要求，并合理運用現有科技技術理念，科學監管新型犯罪。大數據時代下的犯罪行為越發隱秘，無實體的犯罪場所和網絡犯罪案件數量持續上升，如果繼續沿用傳統勘查管理模式，很難快速找到違法分子和相關證據。而運用大數據挖掘技術研究提取與犯罪有關的信息數據，可以在海量信息中得到有價值的情報，并清除沒有作用的信息，最終促使公安人員在短時間內完成有效且精準的偵破工作。

2.3 有助于為疑難問題提供優質方案

現如今，公安管理系統對面部識別、指紋解鎖等具有人體特征的信息采集工作越發重視，并且隨著內部管理系統的不斷完善，現已結合人工智能和數據挖掘技術構建了具有系統性的信息采集工作。通過利用智能手機當中的GPS定位系統，依據基站定位，可以在短時間內快速鎖定犯罪人員活動的小范圍。而隨著現有科技技術的不斷革新，公安管理系統在實時更新內部數據的同時，還提出了更為完善的數據平臺。結合當前社會發展環境分析可知，這一系統所儲備的數據資源會日益增加，雖然未來發展會對技術要求和處理難度提出更高要求，但隨著客觀記錄數據的增加，系統在挖掘分析相關內容的基礎上，必然可以為疑難問題帶來新的觀點。

3 系統架構與分析

3.1 結構設計

以SOA架構為依據的公安警務綜合指揮系統的設計與應用主要分為六個層次，具體架構圖如下圖1所示：

圖1 系統架構圖

第一，感知層。這一層面主要用來收集公共區域、社會資源及重點單位等有關資源，其中涉及到動態聲音、靜態的文字等內容，所需設備有射頻識別、二維碼以及全球定位系統等；

第二，傳輸層。這一層面需要按照協議規定內容將感知到的所有信息安全且規范的傳遞到處理層。在這一過程中，感知設施要和網絡有效連接到一起，確保內部系統在智能識別數據的同時，做好信息交換和管理工作；

第三，服務層。這一層面涉及到基礎設施、數字資源以及數據服務三方面。

第四，應用層。這一層面包含警務大數據信息的共享、采集管理以及可視化綜合分析等系統；

第五，標準規范。要想讓系統建設和應用更加標準，必須要在掌握國家和公安行業標準規范內容的基礎上，提出與之相符的管理制度，其中涉及到數據、運維等方面；

第六，安全運維。為了讓系統可以長期且穩定的運行下去，系統要具備完善且系統的管理體系，這樣有助于各層領導在指揮管理各項內容的同時，共享傳遞所需信息資源[2]。

3.2 核心業務

利用現有技術優勢和創新機制，在整合研究過于分散化的案情、社情以及網絡、民生等數據資源，可以構建自動化和一體化的情報驅動系統。將其運用到實踐工作中，不僅能提升實踐管理水平，而且可以實現真正意義上的扁平化指揮調度和全方位預警和防控反饋。如圖2所示，其為公安管理系統為聲像構建的資料管理系統。

圖2 聲像資料管理系統

3.3 功能結構

從公安日常管理角度入手分析，在構建警務大數據中心建設時，由于系統內部的所有信息都可以與其它信息關聯到一起，所以在未來發展中可以結合數據實體關聯設計形成多種關系，以此獲取更大范圍的關系查詢體系。由于數據庫是以人為主體，與車輛、視頻或案件等信息實施關聯的建設體系，所以最終信息都要落實到地圖上，最終再經過地理信息的整合管理，就能完成實踐建設工作。為了使所有系統都可以與GIS平臺緊密相連，共享數據信息，可以設計如下圖所示的結構[3]。

基礎地理信息資源包含了柵格影像數據、基礎矢量數據以及地名等。按照當前國家和警用業務管理對地理要求的要求分析可知，系統建設比例要通常分為以下幾種：①1：50000的地形圖；②1：10000地形圖；③1：1000的地形圖；④1：500的地形圖等。由于這些數據屬于空間定位的基礎內容，更是其它信息的有效載體，所以在建設研究初期必須要準確選用。在結束上述工作后，系統管理人員將其中呈現出的數據信息，將所有要素融入到數據庫中，這樣不僅能保障后續可以在系統中快速搜索到相關信息，而且可以為系統三維地圖設計提供有效依據[4]。

4 具體應用

4.1 基于人員特征的數據挖掘

簡單來講，人員特征是指與犯罪人員有關的基礎信息和與案件相關的有效數據信息。在公安日常管理系統中，偵破案件作為最為關鍵的內容，要想盡快抓到犯罪人員，必須要了解與其相關的個人特征信息，并利用數據挖掘技術進行收集與辨別，這對案件偵破而言具有積極作用。通過運用碰撞式分析法，一方面先在大量案件信息當中搜索信息的共同點，對犯罪人員的人物特征實時連線式摸索分析；另一方面要在歸納總結相同點的基礎上，挖掘數據庫中和犯罪人員特征相符的信息。結合實踐案例分析可知，這種方法就是在了解證據和案件信息吻合度、生活軌跡和案件特征重合度、相似人與案件的內在聯系等內容后，正確判斷分析犯罪嫌疑人[5]。

4.2 基于日常管理的數據挖掘

在公安管理工作有序落實中，隨著時代發展居民生活質量的提升，促使提升公安治安管理效率和水平成為現如今建設革新關注的焦點[6]。通過利用大數據挖掘技術構建具有開放性和統一性的公安警務綜合系統，不僅能為日常業務提供便利，而且可以為實際治安管理帶來技術支持。在這一系統運行中，公安管理工作將會從獨立且被動的局面轉變為一體化和信息共享化的管理模式[7]。以管理部門為例，部門員工可以根據數據的多種維度，按照不同階段的工作重難點，結合數據挖掘建立預測和預警的分析模型，最終得到以圖形為核心的結論。這樣不僅能全面掌握社會建設發展的治安情況，而且可以根據圖形分析結果強化實際治安防控力度；又如，社會化信息采集作為各部門運行必須要掌握的基礎業務，可以將采集端移動到企業或事業單位當中，直接收集基層群眾的數據信息，這樣不僅能避免民警參與過于單調和繁瑣的錄入工作，而且可以降低他們面臨的工作壓力[8]。在這一過程中，公安民警將從以往的采集者轉變為監督者，有助于他們充分展現自身的治安管理職能[9]。

5 結語

綜上所述，相比傳統意義上消耗大量人力和財力所進行的公安管理工作，基于大數據時代發展需求，將數據挖掘技術引用到公安管理系統中，不僅能突破傳統管理模式的限制，而且可以從基礎上提升實踐管理水平。通過運用數據挖掘技術來完成信息儲存、采集以及生成、傳輸等工作，有助于公安各部門員工在共享數據信息的同時，在數據庫中及時搜索與實踐工作有關的數據，以此在提升公安管理效率的同時，保障各項業務可以有序落實。需要注意的是，隨著大數據挖掘技術在公安管理系統中全方位推廣，國家要基于實踐工作需求加大專業人才培養力度，只有這樣才能在合理運用數據挖掘技術的基礎上，充分展現其在公安管理工作中的應用價值。