[發明專利]一種分析計算人員親密度的方法及系統

在審

• 申請號: 201810574663.2
• 申請日: 2018-06-06
• 公開（公告）號: CN108897780A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 田立娜;高軍;王可鑫;段文良
• 申請（專利權）人: 山東合天智匯信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q50/00;G06Q50/26
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

本發明公開了一種分析計算人員親密度的方法及系統，本發明旨在針對公安數據人員關系進行挖掘，主要從人員的行為數據、屬性數據進行分析，針對分析結果進行預測人員之間的親密度得分。通過親密度值的篩選，從而得到親密度最親近的人及經常活動在一起的人員，為公安辦案及案情研判提供一定的輔助。

技術領域

本發明涉及一種分析計算人員親密度的方法及系統。

背景技術

在人員關系挖掘方面比較流行的技術是基本關系圖譜的挖掘，無論是使用傳統的關系型數據庫還是使用現今比較流行的大數據圖計算方式都避免不了計算人員親密度，從而可以同親密度結果上進一步精確分析密切關注的人的出行情況。

針對公安數據的種類越來越多，需要挖掘數據的維度越來越廣泛。使用傳統的出行次數統計法界定約定權重進行計算親密度已經不能適用現在的多元化數據分析。現今的公安數據多維度、多種人員關系行為數據之間關系錯綜復雜，需要提取的人員行為特征也在逐步增加；如何實現自動化計算每個特征的權重值成為了需要。

發明專利《一種基于公安數據獲取多維人員關系親密度的方法及系統》中,公開了根據公安系統的數據，利用以線性、指數和半衰期的衰退的關系度進行關系親密度的計算，但這種方法計算量大,且結果并不精確。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出了一種分析計算人員親密度的方法及系統，本發明針對公安數據人員關系進行挖掘，主要從人員的行為數據、屬性數據進行分析，針對分析結果進行預測人員之間的親密度得分。通過親密度值的篩選，從而得到親密度最親近的人及經常活動在一起的人員，為公安辦案及案情研判提供一定的輔助。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種分析計算人員親密度的方法，包括以下步驟：

(1)獲取公安數據，利用關系人的自身屬性直接計算單一關系親密度，通過單一關系表示人員關系的親疏度；

(2)獲取關系人的行為數據，對數據的質量進行統計及數據的時效性進行分析；

(3)對同住宿、同房間、同上網、同飛機、同火車、同交通違法、同車事故、同租房和同事關系的行為特征選定進行統計；

(4)對人員關系、行為數據和行為特征進行樣本的統計，利用邏輯回歸算法創建線性預測模型；

(5)利用Logistic Regression算法將線性預測模型的結果映射到sigmoid函數中，得到樣本數據的概率密度函數；

(6)通過大數據挖掘人與之間的屬性特征及出行行為特征進行數據的分析并將分析結果存儲，獲取預測數據，并將預測數據作為線性預測模型的輸入，計算得出人員親密度值。

進一步的，所述步驟(1)中，獲取公安數據，主要涉及人員的常住人口、民政廳數據、流口數據，使用關系人的自身屬性直接計算單一關系親密度，通過單一關系表示人員關系的親疏度，單一關系包括但不限于，同戶、夫妻、父女、母女或兄弟姐妹直接表示關系人關系。

進一步的，所述步驟(2)中，關系人行為數據，包括但不限于鐵路、民航、住宿、網吧、交通違法、交通事故、租房或/和同事關系數據。

進一步的，所述步驟(2)中，如果一段時間內沒有發生行為關系，則親密度會根據時間的推移消失。

進一步的，所述步驟(3)中，關系行為特征具體為：

同住：關系人同時在住同一賓館并開N個房間(N>1)；或，同時開房、同時退房，時間差在T時間段；

同房間：關系人在同時入住同一個賓館的同一個房間；

同上網：關系人在在同一個網吧T時間上機、同上網鄰座；并在同T時間下機；