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如何利用大数据准确找出公交车上的小偷?

文章来源: 博亚体育app入口官网下载发布时间:2022-06-10 00:57
本文摘要:在旧金山举办的KDD2016学术会议上,罗格斯大学的熊辉等学者向大家报告了他们的研究论文“CatchMeIfYouCan:DetectingPickpocketSuspectsfromLarge-ScaleTransitRecords”。论文报导在2014年的前9个月就有350个打劫在地铁交通系统上被捉,490个打劫在公交车上被捉。因此,他们对北京智能公交一卡通数据的分析研究,根据出现异常交通记录分析来抓小偷。

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在旧金山举办的KDD2016学术会议上,罗格斯大学的熊辉等学者向大家报告了他们的研究论文“CatchMeIfYouCan:DetectingPickpocketSuspectsfromLarge-ScaleTransitRecords”。论文报导在2014年的前9个月就有350个打劫在地铁交通系统上被捉,490个打劫在公交车上被捉。因此,他们对北京智能公交一卡通数据的分析研究,根据出现异常交通记录分析来抓小偷。

研究中共用于了北京市2014年4-6月三个月间600万乘客的大约16亿智能公交一卡通数据记录。如下图右图,熊辉等将北京区分为多个小的局部的功能区块,并分析了896条地铁线经过的44524个公交车站和18条地铁线经过的320个地铁站的数据。首先,从每个人的日常经常出现记录中萃取特征;然后,展开无监督的出现异常行人检测和有监督的模式分类,从而挖掘出出现异常的上下班轨迹。  挖出结果分析  在谈及“根据出现异常交通记录分析抓小偷”方法的基本原理时,熊辉更进一步说明,通过数据分析,可以显现出很多人从热点区域A,到热点区域B的交通轨迹,对这些轨迹仔细观察后,可以看见绝大多数的行人不会自由选择拟合的交通方式,比如,最短时间、距离,或者最多的换乘。

但是,一个行人(嫌疑人)自由选择的交通路线为A->C->D->B。  熊辉指出,“A->C->D->B”这是一种出现异常的交通方式,对上述出现异常不道德必须更进一步地仔细分析,如果该人的出现异常不道德充足多,那么他很有可能是一名打劫。  熊辉发布了他们的研究结果,如下表格右图,利用TS-SVM算法,可以超过92.7%的解任亲率(即需要正确地辨识出有92.7%的骗子),但是失望的是他们的精确度有点较低(也就是说算法的虚警率较高)。

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  另外,论文还得出了工作日早上8:00-11:00的四种上下班模型,如下图右图。  (a)长时间的出有行者,可以显现出他们主要在居住地、工作地、途经区域活动。  (b)旅游者,可以显现出他们频密地采访圆明园、天安门、南锣鼓巷等景点区域。

  (c)购物者,可以显现出他们主要采访王府井、西单等购物区域。  (d)打劫,他们是一种流浪的模式,没明晰的目的地,他们频密地换乘,随机的逗留,常常展开短途的上下班。他们还(一段时间内)频密地采访多种功能区:交通枢纽(例如西直门)、购物区(例如王府井)、景点(例如鼓楼)。

对于正常人而言,他们短时间内只采访一个/一种功能区。


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