基于聚类关联规则的公交扒窃犯罪时空分析

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2017年第3期北京时间：

作者：闫密巧, 过仲阳, 任浙豪

单位：闫密巧,女,硕士研究生,研究方向为数据挖掘

摘要：提出了一种基于聚类的时空关联规则的公交犯罪挖掘算法.针对某市一个区的110报警数据库中的大量业务信息进行分析.首先，通过文本挖掘技术从案情信息中提取时间、地点等信息，并利用高德地图API的地理编码服务和POI搜索功能对提取的地址信息进行地址匹配，提取受害人上下车站点、乘坐公交线路等信息.其次，对提取得到的时空数据进行归并处理.最后，根据案发时段、季节以及是否节假日进行聚类分析，然后在簇内进行时空关联规则分析.这种挖掘方法具有以下特点：①在聚类基础上进行关联规则分析，减少扫描数据库次数，大大缩小数据扫描范围，提高算法效率，更加适合海量犯罪数据的挖掘.②聚类后簇内数据具有相似性，特征更加明显，在此基础上进行关联规则分析产生较小的频繁项集，并且提取出置信度较高的规则.③考虑犯罪行为的时空特性，挖掘过程中同时考虑了案发季节、是否节假日等因素.

关键词：公交扒窃,聚类分析,关联规则,犯罪模式识别,

基金资助：国家理科基地科研训练及科研能力提高项目（J1310028）