高 碩， 佟 冶， 吳忠凱

(1.遼寧省公安廳， 遼寧沈陽(yáng) 110035； 2.朝陽(yáng)市公安局， 遼寧朝陽(yáng) 112000)

0 引言

黨的十九大就建設(shè)數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)作出了全面部署。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)發(fā)展日新月異，我們應(yīng)該審時(shí)度勢(shì)、精心謀劃、超前布局、力爭(zhēng)主動(dòng)，實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)。對(duì)于公安信息化來(lái)說(shuō)，主要任務(wù)就是讓更多的“警之于前”來(lái)代替“察之于后”，這才是新時(shí)期警察工作在數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)中的完美體現(xiàn)。

實(shí)現(xiàn)更多的“警之于前”，就是要改變通過(guò)發(fā)現(xiàn)案件、嫌疑人的目標(biāo)之于后再應(yīng)用數(shù)據(jù)的單一做法，真正實(shí)現(xiàn)基于“大數(shù)據(jù)”發(fā)現(xiàn)目標(biāo)[1]，只有這樣才能把“警之于前”做到最好。各級(jí)公安“大數(shù)據(jù)”建設(shè)及應(yīng)用部門不斷探索，積累經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停浞謶?yīng)用大數(shù)據(jù)資源，做好預(yù)知、預(yù)防、預(yù)警工作[2]。目前的摸排算法多是基于集合的邏輯運(yùn)算進(jìn)行摸排，算法復(fù)雜度大且不容易理解，容易在實(shí)際使用過(guò)程中造成摸排對(duì)象的遺漏，利用窗口函數(shù)可以更直接地對(duì)模型進(jìn)行描述，且培訓(xùn)和理解更加簡(jiǎn)單。

1 常規(guī)公安“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用算法

算法就是對(duì)解題方案準(zhǔn)確而完整的描述，公安實(shí)戰(zhàn)單位提出的所有業(yè)務(wù)模型，都是用特定的算法來(lái)解決，進(jìn)而算法的特征也就是業(yè)務(wù)模型的特征，具體包括：可行性、有窮性、確定性、輸入、輸出。而近些年主流的算法任務(wù)和方向主要包括：一是數(shù)據(jù)分析處理工作。支撐刑偵、治安、禁毒、經(jīng)偵、國(guó)保、反恐等警種部門，提供已知的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分類匯總、透視、關(guān)聯(lián)比對(duì)分析、統(tǒng)計(jì)等，按照警種要求進(jìn)行反饋結(jié)果。二是數(shù)據(jù)摸排[3]比對(duì)工作。相關(guān)警種提供業(yè)務(wù)模型，依托現(xiàn)有大數(shù)據(jù)資源庫(kù)，解讀模型，編制高效的算法，為所提供的模型得出結(jié)果，后續(xù)可以固化模型，直接在系統(tǒng)前臺(tái)調(diào)取。三是數(shù)據(jù)戰(zhàn)略預(yù)警工作。分析案件形勢(shì)，支撐打擊整治工作，如5類侵才案件，8類高發(fā)案件，高危地區(qū)人員等全省分布情況，破案情況，打擊處理情況等進(jìn)行支撐分析。在以上3類中，第二類數(shù)據(jù)摸排比對(duì)工作對(duì)算法的復(fù)雜度要求是最高的，主要應(yīng)用的是SQL結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言[4]，一個(gè)完整的算法的實(shí)現(xiàn)，要求大數(shù)據(jù)應(yīng)用民警具備以下能力：一是SQL基本語(yǔ)法是基礎(chǔ)；二是公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)該深刻掌握，所有的需求模型都離不開公安業(yè)務(wù)，用業(yè)務(wù)思路來(lái)理解數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)；三是關(guān)系表中的集合運(yùn)算是分析業(yè)務(wù)模型的關(guān)鍵；四是查詢條件的設(shè)置決定整個(gè)數(shù)據(jù)分析的效率；五是去除重復(fù)數(shù)據(jù)是確定正確關(guān)系的前提；六是聚合函數(shù)[5]是最常規(guī)的數(shù)據(jù)分析手段。熟練掌握以上六項(xiàng)技能，則具備常規(guī)公安“大數(shù)據(jù)”算法編制工作能力。

3 集合運(yùn)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)摸排算法弊端

為便于理解常規(guī)的模型運(yùn)算，列舉如下業(yè)務(wù)模型：圈定一類特殊人員，他(她)們一般從家中乘坐火車出發(fā)，到出差地出幾天差，然后乘坐火車返回原地。試找出一段時(shí)間內(nèi)(2018年上半年)乘火車到沈陽(yáng)出差4～7天，中途無(wú)火車離開信息，然后乘坐火車返回原地，并且在沈陽(yáng)期間有住宿記錄的商旅人員，輸出身份號(hào)碼。

此模型調(diào)取的人員同上半年沈陽(yáng)高發(fā)、連發(fā)、多發(fā)、新發(fā)案件分布情況一并分析，對(duì)于刑偵部門偵破案件和后續(xù)預(yù)防具有重大意義(有時(shí)也可以把旅館條件去掉，來(lái)擴(kuò)充人員)。為了便于算法的理解，調(diào)取數(shù)據(jù)需要注意的是：到沈陽(yáng)指的是站名里面包含沈陽(yáng)字樣的(減少?gòu)?fù)雜度不考慮蘇家屯站的情況，如需全面考慮，則需要參照城市與火車站名對(duì)照表)，返回原地指的是火車站名也要完全一致，出差4～7天指的是離開沈陽(yáng)火車日期減去到達(dá)沈陽(yáng)火車日期在3～6日之間(含3和6)。

常規(guī)集合運(yùn)算算法思路如下：

(1)調(diào)取指定時(shí)段內(nèi)(業(yè)務(wù)模型要求的時(shí)段)到站包含沈陽(yáng)二字的火車乘車數(shù)據(jù)，形成集合；

(2)調(diào)取指定時(shí)段內(nèi)發(fā)站包含沈陽(yáng)二字的火車乘車數(shù)據(jù)，形成集合；

(3)將(1)、(2)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)做交集，條件是：a、證件號(hào)碼相等，b、(2)與(1)的發(fā)車時(shí)間差為3～6天，c、(1)的發(fā)站與(2)的到站站名相等，得到交集結(jié)果；

(4)將(3)的結(jié)果再與沈陽(yáng)的旅館數(shù)據(jù)做交集，條件是：a、證件號(hào)碼相等，b、是沈陽(yáng)轄區(qū)的旅館數(shù)據(jù)，c、入住時(shí)間在兩個(gè)購(gòu)票時(shí)間段內(nèi)。

4部分如圖1所示。

算法分析：對(duì)于常規(guī)的數(shù)據(jù)摸排比對(duì)，集合運(yùn)算都能發(fā)揮其準(zhǔn)確的摸排結(jié)果，但是對(duì)于當(dāng)前的業(yè)務(wù)模型，采用上述的算法，不能達(dá)到預(yù)期，將部分臟數(shù)據(jù)納入了所求結(jié)果中，比如：該人“張三”的數(shù)據(jù)，也在所求結(jié)果之中，“張三”原始表數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 “張三”原始表數(shù)據(jù)

以上表格中對(duì)應(yīng)的“張三”共計(jì)4條數(shù)據(jù)(假設(shè)旅館數(shù)據(jù)滿足條件)，按照前面給出的算法，張三已在所求的結(jié)果之中，但是對(duì)于業(yè)務(wù)模型來(lái)講，張三不是要摸排的人員，因?yàn)樗谥付〞r(shí)段內(nèi)來(lái)過(guò)兩次“沈陽(yáng)”，第一次逗留一天，第二次也逗留一天，不滿足停留“到沈陽(yáng)出差4～7天”這個(gè)條件，恰恰是第三步的集合運(yùn)算，采用笛卡爾積的方式，實(shí)現(xiàn)了第四條數(shù)據(jù)與第一條數(shù)據(jù)的時(shí)間差為4，滿足條件，但是第四條數(shù)據(jù)與第一條數(shù)據(jù)求差是無(wú)意義的操作，此操作隱藏在第三步的集合操作之中，類似某人的第六條與第一條，第八條與第三條等都是非法操作，所以算法的隱藏錯(cuò)誤深刻的顯現(xiàn)出來(lái)，將表中這一類數(shù)據(jù)刪除，才能得到正確的結(jié)果。采用集合操作并將這樣的“數(shù)據(jù)對(duì)”刪除，緊接著上述第四步之后補(bǔ)充算法如下：

(5)調(diào)取指定時(shí)段內(nèi)到站包含沈陽(yáng)二字或發(fā)站包含沈陽(yáng)二字的火車乘車數(shù)據(jù)，形成集合。

(6)將(4)、(5)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)做交集，條件是：a、證件號(hào)碼相等，b、(5)的發(fā)車時(shí)間在(4)的“3到6天”之內(nèi)，形成集合，由于特殊條件限制，代碼實(shí)現(xiàn)過(guò)程中(4)、(5)直接做減法不容易操作。

(7)將(4)的結(jié)果與(6)進(jìn)行差運(yùn)算，得出正確結(jié)果。

補(bǔ)充步驟如圖2所示，深色區(qū)域?yàn)樗蟆?/p>

圖2 常規(guī)集合運(yùn)算算法

4 應(yīng)用窗口函數(shù)支撐公安業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)

窗口函數(shù)[6]：窗口函數(shù)也是作用于一個(gè)數(shù)據(jù)集合。窗口是標(biāo)準(zhǔn)SQL術(shù)語(yǔ)，用來(lái)描述SQL語(yǔ)句內(nèi)用OVER子句劃定的內(nèi)容，這個(gè)內(nèi)容就是窗口函數(shù)的作用域。在對(duì)大量公安結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，數(shù)據(jù)應(yīng)用部門越來(lái)越多地利用這些函數(shù)對(duì)解決方案進(jìn)行優(yōu)化，用這些窗口函數(shù)來(lái)取代哪些依賴更古老、傳統(tǒng)的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)解決方案，結(jié)果更加簡(jiǎn)單和高效，效果是非常明顯的，所以我們現(xiàn)在的大部分查詢解決方案，都用窗口函數(shù)來(lái)完成。在實(shí)際應(yīng)用中，除了已有的聚合函數(shù)外，還包括3類函數(shù)：排名函數(shù)、分布函數(shù)、偏移函數(shù)[7]。其中排名函數(shù)主要包括：RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、NTILE，分布函數(shù)主要包括：PERCENT_RANK、CUME_DIST、PERCENTILE_CONT、PERCENTILE_DISC，偏移函數(shù)包括：LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE、NTH_VALUE。為支撐公安實(shí)戰(zhàn)研判需要，現(xiàn)對(duì)上述利用集合運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行改進(jìn)，應(yīng)用窗口函數(shù)，無(wú)笛卡爾積操作，在時(shí)間性能上更加簡(jiǎn)單和高效，為深刻體現(xiàn)效果，采用阿里巴巴大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，開窗偏移后數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式(見表2)和SQL查詢實(shí)現(xiàn)代碼如下。

表2 開窗偏移后數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式

商旅人員圈定運(yùn)用窗口函數(shù)算法

摸排分析總結(jié)：窗口函數(shù)是解決這一類問(wèn)題的法寶，本模型需要將發(fā)站和到站進(jìn)行向下偏移，按照證件號(hào)碼排序，每條記錄里面包含了該人的相鄰記錄(由偏移后所得)，最關(guān)鍵的是通過(guò)partition by 關(guān)鍵字來(lái)進(jìn)行分區(qū)(身份證號(hào))，通過(guò)order by進(jìn)行排序(發(fā)車時(shí)間)。通過(guò)二次條件篩選再確定來(lái)沈陽(yáng)和從沈陽(yáng)走的人，開窗之后，應(yīng)用該結(jié)果限定從“某個(gè)”地方來(lái)沈陽(yáng)且又回到這“某個(gè)”地方去，“某個(gè)”為同一站名，天數(shù)相減：3～6天，即所求的4～7天，在與旅館表進(jìn)行關(guān)聯(lián)的時(shí)候，時(shí)間直接用字符串比較即可，但是旅館表中數(shù)據(jù)應(yīng)該是“沈陽(yáng)”區(qū)劃的旅館數(shù)據(jù)，即行政區(qū)劃為“2101”開頭。

窗口函數(shù)最大的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)分區(qū)后，并未改變記錄的數(shù)目，實(shí)現(xiàn)部分字段的聚合、偏移等操作，編制算法的最核心內(nèi)容就是應(yīng)用哪些函數(shù)并以什么內(nèi)容進(jìn)行分區(qū)，而研判分析人員最需要打基礎(chǔ)的是對(duì)業(yè)務(wù)工作和數(shù)據(jù)表的掌握，如業(yè)務(wù)詞匯表、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)做到如數(shù)家珍，應(yīng)用窗口函數(shù)后則能發(fā)揮出更大的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的高危預(yù)警。針對(duì)當(dāng)前算法，采用集合運(yùn)算與窗口函數(shù)對(duì)比復(fù)雜情況見表3。

表3 集合運(yùn)算與窗口函數(shù)復(fù)雜度對(duì)比表

以上窗口函數(shù)是采用偏移函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，除了偏移函數(shù)外，其他類別的函數(shù)也發(fā)揮重要價(jià)值，如調(diào)取一段時(shí)間內(nèi)鐵路數(shù)據(jù)，摸排同一車次內(nèi)同一車廂有同鄉(xiāng)人10名(不包含10名)以上且其中有2人以上(含)有違法前科，輸出全部人員證件信息，其中同鄉(xiāng)的條件是指身份證號(hào)碼前4位相同，SQL查詢實(shí)現(xiàn)代碼如下：

同車同鄉(xiāng)違法人員預(yù)警運(yùn)用窗口函數(shù)算法

摸排分析總結(jié)：實(shí)現(xiàn)模型結(jié)果的巧妙之處就是利用兩次窗口函數(shù)[8]，為最終的結(jié)果設(shè)計(jì)中間過(guò)程，最終得出查詢結(jié)果。窗口函數(shù)的價(jià)值就是待查詢的身份證與PARTITION BY后的分區(qū)數(shù)據(jù)并存展示，體現(xiàn)了分區(qū)和分組的最大區(qū)別，因?yàn)檫@種并存方式，更有利于各種公安業(yè)務(wù)模型的實(shí)現(xiàn)。

5 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前公安數(shù)據(jù)摸排與分析最常見的是3類主數(shù)據(jù)：人員、車輛、電話。這3類主數(shù)據(jù)的主屬性分別是：身份證號(hào)碼、車牌號(hào)碼、電話號(hào)碼。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這3類數(shù)據(jù)最終都是對(duì)人的研判與分析，圍繞這3種數(shù)據(jù)形成所有感知類數(shù)據(jù)包括：話單、車軌、旅館、網(wǎng)吧、航班、鐵路、客運(yùn)、水運(yùn)等。這些數(shù)據(jù)分類別匯集，實(shí)時(shí)價(jià)值重要，而在分析個(gè)體特征時(shí)，需要根據(jù)個(gè)體的主屬性分區(qū)，按照感知時(shí)間排序，所有行為特征根據(jù)“時(shí)間軸獨(dú)立展示”，而窗口函數(shù)的優(yōu)勢(shì)就是在“時(shí)間軸獨(dú)立展示”后發(fā)揮特定的價(jià)值，經(jīng)過(guò)偏移函數(shù)增加新的字段后，則更能達(dá)到預(yù)期目的，使得算法更加簡(jiǎn)潔、清晰，窗口函數(shù)的靈活運(yùn)用，大大提升了警務(wù)技術(shù)研判團(tuán)隊(duì)服務(wù)實(shí)戰(zhàn)的能力，能在更短的時(shí)間內(nèi)直觀高效地排查出所需要的結(jié)果，且運(yùn)算過(guò)程直接容易理解，大大減少了學(xué)習(xí)的復(fù)雜度和出錯(cuò)率，本文在論述過(guò)程中以常規(guī)的集合運(yùn)算實(shí)現(xiàn)算法為基礎(chǔ)，不斷改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)了一種基于窗口函數(shù)的公安大數(shù)據(jù)摸排算法，總結(jié)出窗口函數(shù)替代復(fù)雜算法的魅力之處。在公安大數(shù)據(jù)分析建模工作不斷發(fā)展的今天，做好基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的復(fù)雜工作，將公安機(jī)關(guān)治理的對(duì)象進(jìn)行完整的模型化、數(shù)字化、可視化，達(dá)到認(rèn)知高度后并付諸行動(dòng)，在模型算法探索過(guò)程中形成一個(gè)新的樣本、新的范式。