大数据挖掘在公安管理系统中的应用

鲁朋武，韩春梅，刘贵江

（1.中国人民公安大学公安管理学院，北京 100000；2.国家管网集团公司西部管道塔里木输油气分公司，新疆 巴州库尔勒 841000）

0 引言

在现代科技飞速发展中，随着人工智能、云计算等先进技术理念的全面推广，社会发展进入到以大数据为依据的全新信息化时代环境中。此时，加快新型技术研究力度，拓展实践技术应用范围，成为各国探索关注的焦点。公安管理系统作为保障城市建设和居民生活安全质量的基础保障，基于大数据挖掘强化现有技术体系，不仅能解决以往管理系统运行存在的问题，而且可以为实践公安侦查和管理提供更多技术支持。

1 大数据挖掘技术的要点

从本质上讲，数据挖掘是指运用算法对海量数据当中的隐藏信息实施搜索。这项技术一般都与计算机科学相关，在实践运行时会运用联机分析、统计学以及信息检索等方式来达到最终目的。结合实践数据挖掘过程分析可知，操作步骤分为：第一，选取数据集；第二，对数据进行预处理；第三，利用算法分析数据；第四，在分析总结中不断改进。以数据预处理工作为例，其涉及到清理、集成、归纳以及变换等操作，在这一过程中必须要保障不必要的数据被及时清理掉，绝不能在数据挖掘期间影响最终分析结果。而数据集成是对不同数据库或文件当中的信息进行整合归纳，最终得到完善且系统化的数据信息。从实践运行角度分析可知，做好数据预处理工作，不仅能保障研究分析数据的有效性和完善性，而且可以影响最终分析归纳结果[1]。

2 基于大数据发掘构建公安管理系统的现实意义

2.1 有助于从多渠道获取更多情报

数据作为记录和区别客观现实的标志性符号，主要是指那些能记录事物性质、状态以及关系的物理性符号及其组合形式。在这一过程中，数据既可以是常见的数字，又能成为具有深意的字母、图片或单词等，同样也是客观事物的性质、位置或数量等，具有一定的抽象性。在公安管理工作当中，数据所呈现出的多种形态和内容也让实践工作变得更加复杂和有效。数据属于传递信息的重要载体，信息需要利用数据的方式来传递、表达或处理，这些内容也能再次形成新信息。价值作为标准之一，可以与数据和信息构成金字塔结构。在大数据时代下，数据信息具有大容量的特征，且随着储存技术和加工水平的提升，相关数据信息量越来越大，此时利用数据挖掘技术处理和研究网络平台没有被处理过的初始数据，能为实际公安管理系统运行带来更多有价值的内容，并为后续调查管理工作奠定基础保障。

2.2 有助于整改传统公安侦查模式

在社会经济和科技水平不断革新中，随着网络技术的不断推广，各行企业在“互联网+”的引导下开启了技术创新和模式优化的探索工作。此时，为了更好监管网络犯罪活动，公安管理系统要在了解全新环境下新涌现出的犯罪行为类型后，根据构成案件要素的变化特征，全面调整公安侦查管理内容和要求，并合理运用现有科技技术理念，科学监管新型犯罪。大数据时代下的犯罪行为越发隐秘，无实体的犯罪场所和网络犯罪案件数量持续上升，如果继续沿用传统勘查管理模式，很难快速找到违法分子和相关证据。而运用大数据挖掘技术研究提取与犯罪有关的信息数据，可以在海量信息中得到有价值的情报，并清除没有作用的信息，最终促使公安人员在短时间内完成有效且精准的侦破工作。

2.3 有助于为疑难问题提供优质方案

现如今，公安管理系统对面部识别、指纹解锁等具有人体特征的信息采集工作越发重视，并且随着内部管理系统的不断完善，现已结合人工智能和数据挖掘技术构建了具有系统性的信息采集工作。通过利用智能手机当中的GPS定位系统，依据基站定位，可以在短时间内快速锁定犯罪人员活动的小范围。而随着现有科技技术的不断革新，公安管理系统在实时更新内部数据的同时，还提出了更为完善的数据平台。结合当前社会发展环境分析可知，这一系统所储备的数据资源会日益增加，虽然未来发展会对技术要求和处理难度提出更高要求，但随着客观记录数据的增加，系统在挖掘分析相关内容的基础上，必然可以为疑难问题带来新的观点。

3 系统架构与分析

3.1 结构设计

以SOA架构为依据的公安警务综合指挥系统的设计与应用主要分为六个层次，具体架构图如下图1所示：

图1 系统架构图

第一，感知层。这一层面主要用来收集公共区域、社会资源及重点单位等有关资源，其中涉及到动态声音、静态的文字等内容，所需设备有射频识别、二维码以及全球定位系统等；

第二，传输层。这一层面需要按照协议规定内容将感知到的所有信息安全且规范的传递到处理层。在这一过程中，感知设施要和网络有效连接到一起，确保内部系统在智能识别数据的同时，做好信息交换和管理工作；

第三，服务层。这一层面涉及到基础设施、数字资源以及数据服务三方面。

第四，应用层。这一层面包含警务大数据信息的共享、采集管理以及可视化综合分析等系统；

第五，标准规范。要想让系统建设和应用更加标准，必须要在掌握国家和公安行业标准规范内容的基础上，提出与之相符的管理制度，其中涉及到数据、运维等方面；

第六，安全运维。为了让系统可以长期且稳定的运行下去，系统要具备完善且系统的管理体系，这样有助于各层领导在指挥管理各项内容的同时，共享传递所需信息资源[2]。

3.2 核心业务

利用现有技术优势和创新机制，在整合研究过于分散化的案情、社情以及网络、民生等数据资源，可以构建自动化和一体化的情报驱动系统。将其运用到实践工作中，不仅能提升实践管理水平，而且可以实现真正意义上的扁平化指挥调度和全方位预警和防控反馈。如图2所示，其为公安管理系统为声像构建的资料管理系统。

图2 声像资料管理系统

3.3 功能结构

从公安日常管理角度入手分析，在构建警务大数据中心建设时，由于系统内部的所有信息都可以与其它信息关联到一起，所以在未来发展中可以结合数据实体关联设计形成多种关系，以此获取更大范围的关系查询体系。由于数据库是以人为主体，与车辆、视频或案件等信息实施关联的建设体系，所以最终信息都要落实到地图上，最终再经过地理信息的整合管理，就能完成实践建设工作。为了使所有系统都可以与GIS平台紧密相连，共享数据信息，可以设计如下图所示的结构[3]。

基础地理信息资源包含了栅格影像数据、基础矢量数据以及地名等。按照当前国家和警用业务管理对地理要求的要求分析可知，系统建设比例要通常分为以下几种：①1：50000的地形图；②1：10000地形图；③1：1000的地形图；④1：500的地形图等。由于这些数据属于空间定位的基础内容，更是其它信息的有效载体，所以在建设研究初期必须要准确选用。在结束上述工作后，系统管理人员将其中呈现出的数据信息，将所有要素融入到数据库中，这样不仅能保障后续可以在系统中快速搜索到相关信息，而且可以为系统三维地图设计提供有效依据[4]。

4 具体应用

4.1 基于人员特征的数据挖掘

简单来讲，人员特征是指与犯罪人员有关的基础信息和与案件相关的有效数据信息。在公安日常管理系统中，侦破案件作为最为关键的内容，要想尽快抓到犯罪人员，必须要了解与其相关的个人特征信息，并利用数据挖掘技术进行收集与辨别，这对案件侦破而言具有积极作用。通过运用碰撞式分析法，一方面先在大量案件信息当中搜索信息的共同点，对犯罪人员的人物特征实时连线式摸索分析；另一方面要在归纳总结相同点的基础上，挖掘数据库中和犯罪人员特征相符的信息。结合实践案例分析可知，这种方法就是在了解证据和案件信息吻合度、生活轨迹和案件特征重合度、相似人与案件的内在联系等内容后，正确判断分析犯罪嫌疑人[5]。

4.2 基于日常管理的数据挖掘

在公安管理工作有序落实中，随着时代发展居民生活质量的提升，促使提升公安治安管理效率和水平成为现如今建设革新关注的焦点[6]。通过利用大数据挖掘技术构建具有开放性和统一性的公安警务综合系统，不仅能为日常业务提供便利，而且可以为实际治安管理带来技术支持。在这一系统运行中，公安管理工作将会从独立且被动的局面转变为一体化和信息共享化的管理模式[7]。以管理部门为例，部门员工可以根据数据的多种维度，按照不同阶段的工作重难点，结合数据挖掘建立预测和预警的分析模型，最终得到以图形为核心的结论。这样不仅能全面掌握社会建设发展的治安情况，而且可以根据图形分析结果强化实际治安防控力度；又如，社会化信息采集作为各部门运行必须要掌握的基础业务，可以将采集端移动到企业或事业单位当中，直接收集基层群众的数据信息，这样不仅能避免民警参与过于单调和繁琐的录入工作，而且可以降低他们面临的工作压力[8]。在这一过程中，公安民警将从以往的采集者转变为监督者，有助于他们充分展现自身的治安管理职能[9]。

5 结语

综上所述，相比传统意义上消耗大量人力和财力所进行的公安管理工作，基于大数据时代发展需求，将数据挖掘技术引用到公安管理系统中，不仅能突破传统管理模式的限制，而且可以从基础上提升实践管理水平。通过运用数据挖掘技术来完成信息储存、采集以及生成、传输等工作，有助于公安各部门员工在共享数据信息的同时，在数据库中及时搜索与实践工作有关的数据，以此在提升公安管理效率的同时，保障各项业务可以有序落实。需要注意的是，随着大数据挖掘技术在公安管理系统中全方位推广，国家要基于实践工作需求加大专业人才培养力度，只有这样才能在合理运用数据挖掘技术的基础上，充分展现其在公安管理工作中的应用价值。