本文關鍵詞：GIS與文本信息提取支持下的公交扒竊犯罪時空模式研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著我國城市化進程的持續(xù)深化,日趨發(fā)達的城市公共交通體系在給人們出行帶來便利的同時也給公交扒竊分子以“可乘之機”。由于公交扒竊犯罪作案環(huán)境的特殊性,具有存在時間長、滲透地域廣、打擊難度大、社會危害性強的特點,加之當前社會治安管控體系相對滯后,造成公交扒竊犯罪泛濫成災,給公民的生命財產(chǎn)安全和社會風氣構(gòu)成了極大的威脅。然而,公交扒竊犯罪并非無規(guī)律可循,其在時間、空間及作案特征等方面都存在一定規(guī)律性。因此,研究公交扒竊犯罪的時空分布特征,挖掘其潛在的犯罪行為模式,對于實現(xiàn)公交扒竊犯罪的重點防控和精確打擊,為民眾提供犯罪高危地區(qū)或路段信息具有非常重要的意義。然而,國內(nèi)外學術界在公交扒竊犯罪這一領域內(nèi)的研究成果還比較少,主要原因在于：一是公交扒竊犯罪的完整案件信息獲取比較困難；二是公交扒竊犯罪案發(fā)時間、地點存在不確定性。針對上述公交扒竊犯罪研究中出現(xiàn)的問題,本文以上海市2015年接報案數(shù)據(jù)中的案情描述文本為出發(fā)點,提出了利用文本信息提取技術和高德地圖API對公交扒竊犯罪的案件信息進行提取的方法。在此基礎上,利用DBSCAN聚類算法和加權(quán)密度分析等方法對公交扒竊犯罪的時空分布特征進行研究；最后,利用加權(quán)時空關聯(lián)規(guī)則方法從扒竊案件信息中挖掘潛在的犯罪行為模式。本文主要對以下三個方面的公交扒竊犯罪行為展開研究。(1)在數(shù)據(jù)獲取與處理方面,一方面通過調(diào)用高德地圖API提供的公交線路和公交站點查詢服務,獲取上海市公交線路及站點數(shù)據(jù),并對公交線路和站點進行編碼處理；另一方面,提出了采用基于規(guī)則匹配的文本信息提取技術結(jié)合高德地圖API提供的地理編碼、POI搜索和路徑規(guī)劃等服務,從接報案數(shù)據(jù)中的簡要案情描述文本中提取公交扒竊犯罪案件信息(如案發(fā)時間、線路名稱、上下車站點等)。(2)深入分析公交扒竊犯罪的3種可能的案發(fā)場景,并根據(jù)案發(fā)地點的可確定性,將公交扒竊案件劃分為“靜態(tài)扒竊”和“動態(tài)扒竊”兩種類型,并采取小同的分析策略對其時空分布特征進行研究。采用DBSCAN聚類算法對“靜態(tài)扒竊”進行空間聚類,進而發(fā)現(xiàn)各公交特征時段內(nèi)的空間熱點,并結(jié)合犯罪熱點區(qū)域的周邊環(huán)境和主要活動人群進行分析,總結(jié)“靜態(tài)扒竊”的時空分布特征與規(guī)律；對于“動態(tài)扒竊”,將其描述為地理空間上的一個“線狀事件”,以案發(fā)時間上下限確定案發(fā)時段,以案發(fā)起止站點確定案發(fā)路段,對公交扒竊案件的“可能案發(fā)路段”的線密度進行加權(quán)計算,分析案發(fā)路段線密度的空間差異與變化情況,從而探測上海市公交扒竊“動態(tài)扒竊”案件的時空分布特征,劃定各公交時段內(nèi)公交扒竊高危路段。(3)采用時空關聯(lián)規(guī)則挖掘方法,分別從案發(fā)公交線路與案發(fā)公交路段兩個尺度上對上海公交扒竊犯罪行為模式進行研究,探索公交線路、公交路段與案發(fā)時段之間的內(nèi)在聯(lián)系,并根據(jù)周邊環(huán)境和主要活動人群分析其成因,從而為公安機關的反扒決策提供科學依據(jù)。
【關鍵詞】：公交扒竊 文本信息提取 時空關聯(lián)規(guī)則 時空分布 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：D924.3;P208
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-24
• 1.1 研究背景與意義15-17
• 1.1.1 城市公交與公交扒竊犯罪15
• 1.1.2 公交扒竊犯罪的特點15-16
• 1.1.3 信息時代下公交扒竊犯罪研究的機遇和挑戰(zhàn)16-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 文本信息提取技術17-18
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術18-19
• 1.2.3 地理信息系統(tǒng)19
• 1.2.4 公共交通犯罪研究19-21
• 1.3 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點21-23
• 1.3.1 研究內(nèi)容21-22
• 1.3.2 創(chuàng)新點22-23
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)23
• 1.5 本章小結(jié)23-24
• 第二章 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源24-27
• 2.1 研究區(qū)域與對象24-25
• 2.2 數(shù)據(jù)來源25
• 2.3 數(shù)據(jù)預處理25-26
• 2.3.1 脫敏處理26
• 2.3.2 數(shù)據(jù)清洗26
• 2.3.3 過期數(shù)據(jù)處理26
• 2.4 本章小結(jié)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 數(shù)據(jù)表設計27
• 3.1.2 公交線路及站點編碼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 數(shù)據(jù)表設計29-30
• 3.2.2 基于規(guī)則匹配的中文文本信息提取技術30-32
• 3.2.3 扒竊犯罪時空信息提取32-38
• 3.3 本章小結(jié)38-40
• 第四章 公交扒竊時空分布特征40-63
• 4.1 公交扒竊犯罪的時空統(tǒng)計特征40-44
• 4.1.1 時間分布特征40-43
• 4.1.2 空間分布特征43-44
• 4.2 基于DBSCAN的“靜態(tài)扒竊”時空分布特征分析44-55
• 4.2.1 DBSCAN聚類算法44-46
• 4.2.2 探索性數(shù)據(jù)分析46-51
• 4.2.3 確定空間聚類參數(shù)51-52
• 4.2.4 結(jié)果與分析52-55
• 4.3 基于加權(quán)密度分析的“動態(tài)扒竊”高危路段分析55-62
• 4.3.1 公交線路加權(quán)密度探測模型56-57
• 4.3.2 結(jié)果與分析57-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 公交扒竊時空犯罪模式挖掘63-75
• 5.1 關聯(lián)規(guī)則基礎理論63-66
• 5.1.1 關聯(lián)規(guī)則概述63
• 5.1.2 關聯(lián)規(guī)則基本概念63-64
• 5.1.3 Apriori算法64-65
• 5.1.4 關聯(lián)規(guī)則閾值的確定方法65
• 5.1.5 關聯(lián)規(guī)則的評價與篩選65-66
• 5.2 關聯(lián)規(guī)則的時空語義66-68
• 5.3 公交扒竊犯罪時空行為模式挖掘68-74
• 5.3.1 時空事務數(shù)據(jù)庫的建立68-69
• 5.3.2 時空關聯(lián)規(guī)則挖掘69-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 結(jié)論與展望75-78
• 6.1 結(jié)論75-76
• 6.2 不足與展望76-78
• 參考文獻78-84
• 后記84

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