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明略数据省厅公安局的海量数据关系挖掘实践

2018-04-11 作者:3 【收藏】

明略数据省厅公安局的海量数据关系挖掘实践

应用领域:政务

应用背景及需求:

       中国随着城市化进程的加快,社会治安面临严重挑战。全国的公安机关在公安部“情报主导警务“的方针指引下不断完善大情报系统建设,打造真正的”平安中国“。然而在实际警务工作中,仍然面临许多问题,如数据接入过程繁复冗长、数据系统与警种应用割裂、数据间的关系挖掘和关联推演效率低下、缺乏符合研判人员逻辑的人机互动系统。明略数据SCOPA昆仑镜公安大数据分析应用系统,基于尖端的存储和运算能力、图数据库技术和大量的预测模型和战法,对全量数据进行关联关系挖掘,通过交互的可视化方式,为公安干警提供情报研判分析、重点人员管控、重大事件预测等警务工作所需的重要的功能。

应用系统逻辑架构: 无

采用的关键技术及产品组合:

       明略数据SCOPA昆仑镜平台,通过有效的ETL工具,所有的数据被转化成以“人、事、地、物、组织“为核心要素的数据形式,为进一步构建业务模型和战法提供了灵活有弹性的基础平台。基于某省公安厅提供的八大库信息以及火车出行、宾馆住宿等相关的几十亿条数据,我们将所有数据转化为“人事地物组织”的信息对象,以图数据库为核心进行混合存储,建立了以人为关联要素的全省范围的警务关系网,能够实时看到任何人-人、人-案、人-车、人-号、车-车、号-号之间的关联关系。


具体实现的功能:

       其核心是基于对全量数据的关联关系挖掘,提供情报研判分析、重点人员管控、重大事件预测等警务工作所需的重要的功能。基于尖端的存储和运算能力、图数据库技术和大量的预测模型和战法,对全量数据进行关联关系挖掘,通过交互的可视化方式,为公安干警提供情报研判分析、重点人员管控、重大事件预测等警务工作所需的重要的功能。


部署运维方案:

       先说第一大难题 - 数据治理。金盾工程把全国人口的八大信息库已经初步建立完善,除此以外,公安系统的常规轨迹类数据如:火车出行、飞机出行、宾馆住宿、交通卡口等信息也有一定的积累。但是这些数据存储形态犹如孤岛林立,之间没有“立交桥“,有限的几座桥上”红绿灯“又太多,导致数据几乎无法打通融合,加之数据质量的问题,要实现数据的整合与关联分析难上加难。因此如何有效快速地把多源异构的数据归一为业务人员(或公安人员)理解的语言和对象,合理地存储及展现,是首先需要解决的问题。

       第二个难点 - 数据系统与警种应用割裂。目前的公安IT系统在数据库与业务应用之间缺少了有效的业务数据模型,导致在具体警务应用中无法调用全部数据。SCOPA本身是融合数据和情报分析的工具集,通过构建能支撑业务应用的数据库来支持多警种应用的数据主题和应用服务。

       第三个难点 - 数据挖掘和关系推演。以一个中等省会城市为例,全省7000万常住人口,3000万流动人口,各种关系6-7亿条,在这样的海量数据集上做研判时,多层次的推演几乎无法实现。利用大数据平台的处理能力,系统可以定期在后台对千万级实体进行自动的关系构筑。而且构筑的方法是引擎化的,我们称之为“战法引擎“,随着警种业务的不断充实,可以积累形成”战法集市”,能够进行基于全量数据的实施关系挖掘、路径推演、全文检索等运算与分析。

基于图数据库的经典算法,标注出大量关系密切的群体。根据多次往返毒源地、活动时间多发于晚间、有抢劫和犯罪案底等特征,通过机器学习算法,预测出疑似犯罪态势的团伙20多个。经过多层关系推演最终锁定一个以盗养吸的犯罪团伙。在数亿实体和数十亿的关系网中,只需秒级即可获得运算返回结果,极大提升警员分析研判效率。

       第四个难点 - 符合研判人员逻辑的人机互动系统。现有的许多研判应用系统对于警务人员的技能要求过高,导致了系统使用率低下,使得公安行业建设的大量IT系统无法有效运转,警察办案仍然处于“汗水警务“的状态。SCOPA的设计理念充分尊重人类心理认知模型,用户在可视化分析过程中能够灵活地依据自身经验和逻辑进行关联推演、信息挖掘。


大数据应用案例详细描述:

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