[發明專利]一種面向大型活動公安系統警衛安保的多源異構數據分析方法

在審

• 申請號: 202010625497.1
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111967494A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 李曉理;卜坤;王康
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06F16/35;G06N3/08;G06Q50/26
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種面向大型活動公安系統警衛安保的多源異構數據分析方法，通過深度學習的方式來進行文本情感分析，犯罪傾向人員畫像，犯罪傾向人員軌跡分析與文本信息提取。首先對網絡社交文本進行情感分析，篩選出發布不良言論的賬戶，對該賬戶所發布的全部內容與搜索記錄進行分析，得出賬戶持有人的籍貫，年齡，文化程度等信息。對近期頻繁往返于活動舉辦地與傾向人員籍貫地的重點人員進行軌跡分析與文本情報提取，以期有效打擊犯罪，降低一線干警工作量，有效保障大型活動的順利召開，并為公安系統犯罪預防方法的進一步研究提供了解決思路。

技術領域

本發明是一種基于深度學習面向大型活動公安系統警衛安保的多源異構數據分析方法，主要用于重大活動安保，案件偵破輔助等相關工作，屬于公共安全大數據挖掘和分析領域。

背景技術

隨著我國國際地位的提高，外事活動日漸頻繁，如何保證高規格重大活動中的安保工作已經成為了公安警衛部門的難題。目前大型活動安全保衛工作仍以傳統的人海戰術為主，被動防御各種突發情況。隨著安全形勢的復雜與犯罪手段的多樣化，這種模式已經無法滿足實際的工作需要。首先，化學技術的日臻完善已經使得有毒物質具有難以檢測，隱蔽性高，殺傷力大等特點；其次，恐怖主義勢力在世界范圍內日益猖獗，時刻威脅著世界人民的安全；安全態勢紛繁復雜。我國公安工作信息化的推進使得積累了大量的公安數據，我國互聯網產業的發展也積累了海量的用戶數據。隨著人工智能時代的來臨，如何有效讓數據服務于公安系統，成為了公安工作信息化建設未來發展的趨勢。本方法將主要針對公共安全犯罪預防系統的構建開展工作。大數據分析技術在安保警衛新模式中的應用有利于數據隱藏信息的發掘，結合案件的人，事，地，物，組織等要素建立預警模型，為犯罪行為預測與預防提供科學的依據。

構建多源異構數據分析方法，建立警務數據分析模型，將犯罪行為扼殺在搖籃之中，降低一線干警工作量，提高效率，盡最大可能將風險降到最低，為高規格重要活動的順利進行提供堅實后盾，為領導層提供科學的決策輔助，擺脫經驗主義模式，以數據為基礎，科學決策，降低誤判率，提升效率。有效保障高規格重大活動的順利舉行。

發明內容

本發明提出一種面向公安系統犯罪預防的多源異構數據分析方法，該方法分為中文文本情感分析模型，軌跡分析模型，犯罪傾向人員畫像與中文信息抽取模型。中文文本情感分析模型將自然語言文本作為長短時記憶網絡的輸入，通過神經網絡的訓練與迭代不斷優化網絡權重系數，模型輸出為對該文本的情感判斷，情感評分與犯罪類型預判。對海量賬戶進行第一輪篩查。第一輪篩查后對剩余賬戶進行犯罪傾向人員畫像，通過對鎖定賬戶發布內容與搜索記錄的讀取，輸入到長短時記憶網絡中進行中文文本多標簽分類，判斷該賬戶持有者的性別，年齡，籍貫，文化程度等個人信息；判斷出犯罪傾向人員的基本特征后，對于近期頻繁往返于大型活動擬舉辦地的異常軌跡者進行軌跡分析，運用DBSCAN算法對軌跡進行聚類，結合該軌跡點產生的時間進行數據分析，進一步對目標群體進行篩查；鎖定重點人群后，跟蹤其社交帳戶內容并進行信息抽取，將擬作案時間，地點，人物，電話等信息從非結構化文本數據中提取出來。本發明涉及的犯罪描述指的是一種特殊需要追蹤的技術人群，為契合本發明的技術主題，會影響大型活動公安系統警衛安保的人群。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

步驟1：對網絡社交賬戶所發布的文本內容進行情感分析，找出具有犯罪傾向的賬戶；利用Keras框架下的LSTM算法對網絡社交文本數據進行情感評估，初步篩選出犯罪傾向人群；

步驟2：對犯罪傾向人員進行畫像，利用Tensorflow框架下的LSTM算法對步驟1篩選出的重點賬戶內容與重點賬戶搜索記錄進行中文文本多標簽分類，對初步篩選出的犯罪傾向人群的學歷、年齡、性別和籍貫信息進行推斷；