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大數(shù)據(jù)告訴你：公交車(chē)上誰(shuí)是小偷？

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯：我只采一朵|2017-07-05 13:31:35.000|閱讀 151 次

概述：本文通過(guò)對(duì)北京智能公交一卡通數(shù)據(jù)的分析研究，根據(jù)異常交通記錄分析來(lái)抓小偷。

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論文簡(jiǎn)介：在舊金山舉行的KDD2016學(xué)術(shù)會(huì)議上，羅格斯大學(xué)的Hui Xiong等學(xué)者向大家報(bào)告了他們的研究論文“Catch Me If You Can:Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records”。論文報(bào)道在2014年的前9個(gè)月就有350個(gè)扒手在地鐵交通系統(tǒng)上被抓，490個(gè)扒手在公交車(chē)上被抓。因此，他們對(duì)北京智能公交一卡通數(shù)據(jù)的分析研究，根據(jù)異常交通記錄分析來(lái)抓小偷。共使用了北京市2014年4-6月三個(gè)月間600萬(wàn)乘客的約16億智能公交一卡通數(shù)據(jù)記錄。如下圖所示，Hui Xiong等將北京劃分為多個(gè)小的局部的功能區(qū)塊，并分析了896條地鐵線經(jīng)過(guò)的44524個(gè)公交車(chē)站和18條地鐵線經(jīng)過(guò)的320個(gè)地鐵站的數(shù)據(jù)。首先，從每個(gè)人的日常出現(xiàn)記錄中提取特征；然后，進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的異常行人檢測(cè)和有監(jiān)督的模式分類(lèi)，從而挖掘出異常的出行軌跡。

方法的基本原理：如下圖我們可以看到很多從熱點(diǎn)區(qū)域Ａ到熱點(diǎn)區(qū)域Ｂ的交通軌跡，執(zhí)行觀察這些軌跡我們可以看到“絕大多數(shù)的行人會(huì)選擇最優(yōu)的交通方式（最短時(shí)間／距離，或者最少的換乘）”。但是，一個(gè)行人（嫌疑人）選擇的交通路線為Ａ－＞Ｃ－＞Ｄ－＞Ｂ，這是非常奇怪的，對(duì)上述異常行為需要進(jìn)一步的仔細(xì)分析，如果該人的異常行為足夠多，那么他很可能是一名扒手。具體的識(shí)別小偷的方法細(xì)節(jié)請(qǐng)參考原文，本文的最后提供了下載的地址。

挖掘結(jié)果分析：

Hui Xiong公布了他們的研究結(jié)果，如下表所示，利用TS-SVM，可以達(dá)到92.7%的召回率（即能夠正確地識(shí)別出92.7%的小偷），但是遺憾的是他們的精確度有點(diǎn)低（也就是說(shuō)算法的虛警率較高）。

另外，論文還給出了工作日早上8:00-11:00的四種出行模型，如下圖所示。

（a）正常的出行者，可以看出他們主要在居住地、工作地、途經(jīng)區(qū)域活動(dòng)。（b）旅游者，可以看出他們頻繁地訪問(wèn)圓明園、天安門(mén)、南鑼鼓巷等景點(diǎn)區(qū)域。（c）購(gòu)物者，可以看出他們主要訪問(wèn)王府井、西單等購(gòu)物區(qū)域。（d）扒手，他們是一種流浪的模式，沒(méi)有清晰的目的地，他們頻繁地?fù)Q乘，隨機(jī)的停留，經(jīng)常進(jìn)行短途的出行。他們還（一段時(shí)間內(nèi)）頻繁地訪問(wèn)多種功能區(qū)：交通樞紐（例如西直門(mén)）、購(gòu)物區(qū)（例如王府井）、景點(diǎn)（例如鼓樓）【哈哈，終于知道小偷喜歡去哪里了！！】。對(duì)于正常人而言，他們短時(shí)間內(nèi)只訪問(wèn)一個(gè)/一種功能區(qū)。

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