GIS与文本信息提取支持下的公交扒窃犯罪时空模式研究

发布时间：2017-05-20 11:10

  本文关键词：GIS与文本信息提取支持下的公交扒窃犯罪时空模式研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着我国城市化进程的持续深化,日趋发达的城市公共交通体系在给人们出行带来便利的同时也给公交扒窃分子以“可乘之机”。由于公交扒窃犯罪作案环境的特殊性,具有存在时间长、渗透地域广、打击难度大、社会危害性强的特点,加之当前社会治安管控体系相对滞后,造成公交扒窃犯罪泛滥成灾,给公民的生命财产安全和社会风气构成了极大的威胁。然而,公交扒窃犯罪并非无规律可循,其在时间、空间及作案特征等方面都存在一定规律性。因此,研究公交扒窃犯罪的时空分布特征,挖掘其潜在的犯罪行为模式,对于实现公交扒窃犯罪的重点防控和精确打击,为民众提供犯罪高危地区或路段信息具有非常重要的意义。然而,国内外学术界在公交扒窃犯罪这一领域内的研究成果还比较少,主要原因在于：一是公交扒窃犯罪的完整案件信息获取比较困难；二是公交扒窃犯罪案发时间、地点存在不确定性。针对上述公交扒窃犯罪研究中出现的问题,本文以上海市2015年接报案数据中的案情描述文本为出发点,提出了利用文本信息提取技术和高德地图API对公交扒窃犯罪的案件信息进行提取的方法。在此基础上,利用DBSCAN聚类算法和加权密度分析等方法对公交扒窃犯罪的时空分布特征进行研究；最后,利用加权时空关联规则方法从扒窃案件信息中挖掘潜在的犯罪行为模式。本文主要对以下三个方面的公交扒窃犯罪行为展开研究。(1)在数据获取与处理方面,一方面通过调用高德地图API提供的公交线路和公交站点查询服务,获取上海市公交线路及站点数据,并对公交线路和站点进行编码处理；另一方面,提出了采用基于规则匹配的文本信息提取技术结合高德地图API提供的地理编码、POI搜索和路径规划等服务,从接报案数据中的简要案情描述文本中提取公交扒窃犯罪案件信息(如案发时间、线路名称、上下车站点等)。(2)深入分析公交扒窃犯罪的3种可能的案发场景,并根据案发地点的可确定性,将公交扒窃案件划分为“静态扒窃”和“动态扒窃”两种类型,并采取小同的分析策略对其时空分布特征进行研究。采用DBSCAN聚类算法对“静态扒窃”进行空间聚类,进而发现各公交特征时段内的空间热点,并结合犯罪热点区域的周边环境和主要活动人群进行分析,总结“静态扒窃”的时空分布特征与规律；对于“动态扒窃”,将其描述为地理空间上的一个“线状事件”,以案发时间上下限确定案发时段,以案发起止站点确定案发路段,对公交扒窃案件的“可能案发路段”的线密度进行加权计算,分析案发路段线密度的空间差异与变化情况,从而探测上海市公交扒窃“动态扒窃”案件的时空分布特征,划定各公交时段内公交扒窃高危路段。(3)采用时空关联规则挖掘方法,分别从案发公交线路与案发公交路段两个尺度上对上海公交扒窃犯罪行为模式进行研究,探索公交线路、公交路段与案发时段之间的内在联系,并根据周边环境和主要活动人群分析其成因,从而为公安机关的反扒决策提供科学依据。
【关键词】：公交扒窃 文本信息提取 时空关联规则 时空分布 数据挖掘
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D924.3;P208
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 绪论15-24
• 1.1 研究背景与意义15-17
• 1.1.1 城市公交与公交扒窃犯罪15
• 1.1.2 公交扒窃犯罪的特点15-16
• 1.1.3 信息时代下公交扒窃犯罪研究的机遇和挑战16-17
• 1.2 国内外研究现状17-21
• 1.2.1 文本信息提取技术17-18
• 1.2.2 数据挖掘技术18-19
• 1.2.3 地理信息系统19
• 1.2.4 公共交通犯罪研究19-21
• 1.3 研究内容及创新点21-23
• 1.3.1 研究内容21-22
• 1.3.2 创新点22-23
• 1.4 论文组织结构23
• 1.5 本章小结23-24
• 第二章 研究区域与数据来源24-27
• 2.1 研究区域与对象24-25
• 2.2 数据来源25
• 2.3 数据预处理25-26
• 2.3.1 脱敏处理26
• 2.3.2 数据清洗26
• 2.3.3 过期数据处理26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 公交及案情信息提取27-40
• 3.1 城市公交信息提取27-29
• 3.1.1 数据表设计27
• 3.1.2 公交线路及站点编码27-29
• 3.1.3 公交信息提取29
• 3.2 案情信息提取29-38
• 3.2.1 数据表设计29-30
• 3.2.2 基于规则匹配的中文文本信息提取技术30-32
• 3.2.3 扒窃犯罪时空信息提取32-38
• 3.3 本章小结38-40
• 第四章 公交扒窃时空分布特征40-63
• 4.1 公交扒窃犯罪的时空统计特征40-44
• 4.1.1 时间分布特征40-43
• 4.1.2 空间分布特征43-44
• 4.2 基于DBSCAN的“静态扒窃”时空分布特征分析44-55
• 4.2.1 DBSCAN聚类算法44-46
• 4.2.2 探索性数据分析46-51
• 4.2.3 确定空间聚类参数51-52
• 4.2.4 结果与分析52-55
• 4.3 基于加权密度分析的“动态扒窃”高危路段分析55-62
• 4.3.1 公交线路加权密度探测模型56-57
• 4.3.2 结果与分析57-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 公交扒窃时空犯罪模式挖掘63-75
• 5.1 关联规则基础理论63-66
• 5.1.1 关联规则概述63
• 5.1.2 关联规则基本概念63-64
• 5.1.3 Apriori算法64-65
• 5.1.4 关联规则阈值的确定方法65
• 5.1.5 关联规则的评价与筛选65-66
• 5.2 关联规则的时空语义66-68
• 5.3 公交扒窃犯罪时空行为模式挖掘68-74
• 5.3.1 时空事务数据库的建立68-69
• 5.3.2 时空关联规则挖掘69-74
• 5.4 本章小结74-75
• 第六章 结论与展望75-78
• 6.1 结论75-76
• 6.2 不足与展望76-78
• 参考文献78-84
• 后记84

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