摘要：現(xiàn)階段，我國各類公安信息系統(tǒng)在警察數(shù)據(jù)處理與訊問中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但由于缺乏深層次的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分析能力。因此，通過深入挖掘刑事風(fēng)險(xiǎn)模型中的決策與公安出入境數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性規(guī)則，應(yīng)當(dāng)不斷探索與提取具有價(jià)值的規(guī)則和知識(shí)，從而為決策者提供重要的參考資料。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;公安信息;關(guān)聯(lián)規(guī)則;技術(shù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘可以從大型數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、具有潛在價(jià)值的預(yù)測知識(shí)，并根據(jù)其概念、規(guī)則和模式及時(shí)解決各種預(yù)測問題。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)當(dāng)中，但在公安行業(yè)中應(yīng)用研究方面相對較少。伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)與科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，違法犯罪向著動(dòng)態(tài)化、智能化與高科技方面全面發(fā)展，具有時(shí)代性特征的新犯罪手法日益顯著，比如網(wǎng)絡(luò)犯罪。怎樣將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在公安行業(yè)中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)全新關(guān)聯(lián)規(guī)則以及提高高效執(zhí)法和迅速反應(yīng)能力，預(yù)防與打擊犯罪行為手段，已經(jīng)成為公安行業(yè)值得思考的重要問題，同時(shí)也是公安行業(yè)向著信息化建設(shè)發(fā)展的全新方向。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要從大型數(shù)據(jù)庫中提取人類感興趣的知識(shí)，其知識(shí)包含著隱含的及潛在的具有價(jià)值的信息，而提取的知識(shí)主要表現(xiàn)為基本概念、規(guī)律、模式與規(guī)則等方面。因此，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于分析數(shù)據(jù)，能夠充分挖掘出大量數(shù)據(jù)背后所隱含的知識(shí)，并將兩者之間進(jìn)行結(jié)合全面促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆诮徊嫘耘c綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，其主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、歸納思維、數(shù)據(jù)可視化以及高性能計(jì)算等各方面。

截止在當(dāng)前，最為常見的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)共歸納為分類、估計(jì)、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述以及建立簡檔等六個(gè)方面。其中分類、估計(jì)與預(yù)測前三方面需要完成定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，其目的為及時(shí)發(fā)現(xiàn)特定目標(biāo)具有的變量值，同時(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類屬于非定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，其目的為在不限定目標(biāo)變量情況下對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行揭示與展示，最后建立簡檔既可能為定向數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，又可能為非定向數(shù)據(jù)挖局任務(wù)。與此同時(shí)，在數(shù)據(jù)實(shí)際挖掘過程中，其需要從以下方面深入挖掘數(shù)據(jù)問題：1）選擇準(zhǔn)確合適數(shù)據(jù)，2）創(chuàng)建模型集，3）修復(fù)數(shù)據(jù)問題，4）建立與評估模型，5）評估結(jié)果并重新開始。通過對數(shù)據(jù)挖掘基本流程進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練與進(jìn)行，能夠展示出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，并對其技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化及趨近。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域信息中的應(yīng)用

（一）決策樹在犯罪風(fēng)險(xiǎn)行為中的應(yīng)用

決策樹作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類算法，其是以實(shí)際案例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，也是組無次序與無規(guī)則事例，正所謂，推理出的決策樹主要表示著分類規(guī)則，這種算法主要利用樹形結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出決策集合，通過對數(shù)據(jù)集的分類而產(chǎn)生規(guī)則。與此同時(shí)，樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都表示著屬性測試，其分支表示著測試的結(jié)果，每片樹葉代表著類別。所以在實(shí)際建樹過程中，需要采用剪枝方式剪去數(shù)據(jù)中的獨(dú)立點(diǎn)，其中決策樹最為常見的算法為ID3算法，基于信息內(nèi)容的決策分類算法，根據(jù)實(shí)際屬性選擇實(shí)際案例類別，同時(shí)該算法的核心是對決策樹各個(gè)層次的節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行選擇和分類，以確保未知數(shù)據(jù)分類的真實(shí)性以及準(zhǔn)確性。除此之外，據(jù)實(shí)際調(diào)查分析，在實(shí)際生活中，按照公安工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虻贸?，年齡在犯罪程度分析屬于不可缺少的重要因素，其與模型結(jié)論之間存在著偏差，所以需要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及先進(jìn)算法保障其改善并完全適應(yīng)公安領(lǐng)域的實(shí)際工作。

（二）關(guān)聯(lián)規(guī)則在公安出入境管理中的應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要在大量數(shù)據(jù)中深入挖掘具有價(jià)值描述數(shù)據(jù)聯(lián)系的有關(guān)知識(shí)。以啤酒-尿布經(jīng)典案例為背景，當(dāng)男性顧客購買尿布時(shí)，百分之三十至百分之四十男性也會(huì)購買啤酒。因此，按照常規(guī)思維模式分析，尿布和啤酒之間沒有沖突，所以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對交易數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，能夠正確揭示出其具有的價(jià)值規(guī)律。與此同時(shí)，根據(jù)實(shí)際調(diào)查分析，各類留學(xué)生主要是30歲以下的大學(xué)畢業(yè)生，受過高等教育以及有著較高的學(xué)歷，渴望達(dá)到許多發(fā)達(dá)國家的教育水平。以美國為例，由于部分學(xué)生在留學(xué)之前會(huì)參加GRE考試，而美國大學(xué)的錄取通知書往往在中國春節(jié)前后才正式發(fā)放，這也就意味著只有學(xué)生拿到錄取通知書之后才能夠申請辦理護(hù)照，但同時(shí)，每年三月份與四月份為處境旅游高峰期，這時(shí)留學(xué)生辦理出境的受理窗口總是人滿。所以這就需要深入挖掘公安出入境數(shù)據(jù)，得到具有價(jià)值的規(guī)律，保障公安能夠給廣大人民群眾提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，從而在最大程度上為科學(xué)合理安排公安警力提供重要保障及科學(xué)依據(jù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域應(yīng)用中的未來展望

由于當(dāng)前公安業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)具有分散與復(fù)雜性基本特點(diǎn)，其管理層面決策具有著廣度與深度。因此，在正式實(shí)踐過程中，需要充分利用數(shù)據(jù)倉庫以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對公安信息系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，并在各方面得到有效進(jìn)展與突破。

（一）交通管理的決策

交通管理作為城市管理需要解決的重點(diǎn)問題，伴隨著城市道路與車輛的迅速增多，傳統(tǒng)人工勞動(dòng)式交通崗?fù)ぶ笓]已難以適應(yīng)當(dāng)今社會(huì)交通管理工作的需求。因此，建立健全交通管理情況數(shù)據(jù)倉庫，能夠采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及OLAP技術(shù)，對城市道路路面情況及車輛交通流量方面進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，制定科學(xué)合理有效對策，徹底解決城市道路交通的阻塞問題，進(jìn)而將其當(dāng)作城市道路交通管理研究的重要方向。

（二）警力安排的決策

怎樣預(yù)防與制止突發(fā)事件的發(fā)生已經(jīng)成為各級(jí)公安機(jī)關(guān)需要考慮的重要問題之一，同時(shí)如何合理安排公安警力也需要慎重思考。因此，在當(dāng)今社會(huì)治安多變的環(huán)境下，不僅需要保障社會(huì)秩序，還需要保障警力不會(huì)出現(xiàn)浪費(fèi)的情況，并減少無效功勞等方面的重點(diǎn)工作。

（三）消防調(diào)度決策

消防工作具有很強(qiáng)的時(shí)間觀念，其消防調(diào)度也具有很強(qiáng)的科學(xué)性與合理性。因此，在消防人員、消防車輛配置以及水資源安排過程中，需要對城市道路最佳路線選擇方式等方面提供可靠及可深入挖掘的信息內(nèi)容。

結(jié)束語：綜上所述，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)迅速發(fā)展過程中，充分利用數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域中應(yīng)用，全面實(shí)現(xiàn)信息資源共享以及綜合利用，發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)其信息數(shù)據(jù)隱含著內(nèi)在聯(lián)系價(jià)值以及關(guān)聯(lián)性規(guī)則，進(jìn)而為公安信息工作提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于新興科學(xué)，其主要適合應(yīng)該用在公安犯罪分析與犯罪行為中，并成為公安工作現(xiàn)實(shí)性斗爭的實(shí)際需求?；诖?，文章主要全面分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢及作用，針對存在的問題進(jìn)行簡要分析，以實(shí)際案例為背景，充分發(fā)揮分類規(guī)則算法在公安行業(yè)實(shí)際工作中的作用及重要性，對其進(jìn)行深入研究與探討，從而在最大程度上保障數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分類規(guī)則算法廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)當(dāng)中。

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作者簡介：韓宇，男，1982年出生，本科，高級(jí)程序員、項(xiàng)目經(jīng)理，研究方向：聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)、運(yùn)維等。