基于公安大数据的人员背景标签应用分析与研究
时间：2021-04-29 20:01:34 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：通过对公安大数据的标签体系分类方法及技术路线的研究，利用基础属性标注、统计、模型算法及大数据分析等技术，将公安业务对象实体形成属性标签、统计分析标签和模型算法标签，实现了在大数据业务场景下，对公安工作对象的背景标签从分类方法、标签生成、标签管理、标签应用等一整套解决方案，并提供了Rest风格的查询接口供其他系统进行展示，有效地推动公安數据跨地区、跨部门、跨警种的共享共用，促进了公安业务模型向智能化、自动化方向发展，发现和预测工作对象内在的特征，进行人员预警管控和风险评估。
关键词：公安大数据；背景标签；标签分类；模型算法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）21-0028-03
Abstract： Through the research on the classification method and technical route of the public security big data label system and the technology of the basic attribute tagging， statistics， model algorithm and big data analysis， the public security business object entity forms the attribute label， the statistical analysis label and the model algorithm label， and realizes the public security workers under the big data service scene. The background labels for the object are a set of solutions from the classification method， the label generation， the label management， the label application and so on. The Rest style query interface is provided for other systems to be displayed， which can effectively promote the sharing of public security data across regions， cross departments and cross police， and promote the intelligence of the public security business model. Develop automation， identify and predict the inherent characteristics of work objects， conduct early warning， control and risk assessment..
Key words： big public security data； background tag； tag classification； model algorithm
1 背景
标签，是描述客观事物的方法，是对业务逻辑的抽象表达，是从真实的人物行为、属性中通过收集和分析人物的社会属性、行为属性等信息后给出的人物特征，标签描述了一个数据集，如具有同一属性的人群（或者设备），性别（标签值：男、女）表示同性别的人员；如涉恐人员，表示公安涉恐人员。总之，标签是同一特征的人群集合，是一个业务逻辑的抽象。
近年来，用标签对人员进行画像和相关特征分析，对人员进行识别、分类，并建立相关的业务应用系统以帮助用户在其相关的业务上进行工作流程、工作模式的改进，是目前在消费、金融、公共事务等领域的普遍做法，如美国的亚马逊、中国的淘宝网、天猫、京东商城等大型电子商务网站都为访问商城用户进行建模，按其购物行为特征对每个用户打标签，从而给用户推荐用户可能喜欢的物品；公共安全行业在标签系统的建设中起步较晚，但随着公安信息化建设的不断深入，公安行业也在不断地汇聚政府及社会各方面的数据，也在基于警种业务及数据已经开展了一批标签系统建设，如烟台公安局就结合市局业务特点，建立了符合烟台公安业务体系的标签管理、建模和应用体系，按照公安五要素提出了5类标签，包括：人员标签、物品标签、组织关系标签、地点标签、案（事）件标签；其中对于人员标签，细分了人员身份标签和行踪和行为标签，但是该标签体系主要是基于人工经验、标签刻画较为宽泛，仅做到描述层级，无法实现深度的挖掘和关联，对业务警种特别是情报这样需要从海量情报信息中串并深挖，预测预警的业务警种来说意义不是很大，而且对于如何进行标签实体的挖掘没有形成方法论，利用实体标签进行分析应用较少，对于利用公安业务对象实体的关系、活动、地域、经历等数据的挖掘还没有形成相应的挖掘模型和方法。
2 该文研究内容
该文主要是利用基础属性标注、统计、模型算法及大数据分析等技术，对公安业务对象实体形成属性标签、统计分析标签和模型算法标签，实现对实体标签进行有效分类的方式方法，结合业务场景，探索利用公安业务对象标签挖掘实体相似行为的模型，快速定位有异常的业务对象，提高公安机关打击和防范突发事件的能力。
3 公安大数据的标签体系建设技术路线及分类方法
3.1 技术框架路线
大数据分析技术的理念就是“让数据说话”，通过模型算法对人员、车辆、行为、关系和情报等从时间、空间等方面进行分析，按照分类方法划分相应的标签，根据标签组合实现对公安业务对象的行为的基本判断。公安业务对象标签是基于标签引擎开发，标签开发和应用流程如图1：
