CN106547827B - 一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及***,所述方法包括:S1、采集通话记录信息,并生成通话记录结构化数据;S2、选择区域,并分别预设排查条件,采集区域内符合条件的网吧信息、酒店信息;S3、进一步查询出上网信息和住宿信息,并与通话记录结构化数据进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;S4、预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;S5、输出多点摸排结果集,排查嫌疑目标或重复步骤S2至S4。可以通过网吧上网信息、旅店住宿信息以及通话记录信息,按指定的规则进行时空分析或者是数据比对,得出关联的结果集,从而帮助警员发现线索,排查嫌疑目标,有效提高数据分析效率。
Description
技术领域
本发明涉及信息化刑侦领域,更具体的说,是涉及一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及***。
背景技术
随着互联网技术的飞速发展,车辆行驶轨迹信息、手机通话信息、旅店住宿信息和网吧上网信息都可以被记录下来,这些数据累计起来形成大量的数据,使排查嫌疑目标和寻找线索的工作量变得异常庞大复杂。然而这些数据大量都是无效的,如何在这些数据中找出对于破案有用的线索、快速定位到嫌疑目标,提高排查的工作效率,成为亟待解决的问题。
现有技术中根据预设条件对采集的数据进行时空分析和数值比对,从而找出数据中的关联,并结合案情,帮助警员寻找和排查嫌疑目标。
但在采集的数据量庞大、数据实时性欠缺的情况下,对于数据进行比对分析的效率和准确性会大受影响,这无疑成为一个根据多点摸排来寻找嫌疑目标的瓶颈。
发明内容
有鉴于此,有必要针对上述问题,提供一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及***,通过采集通话记录信息生成结构化数据,并根据区域进行排查,通过构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而结合案情排查嫌疑目标,有效提高数据分析的工作效率。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法,包括以下步骤:
S1、采集通话记录信息,并生成通话记录结构化数据;
S2、在地图上选择区域,并分别预设排查条件,采集区域内符合排查条件的网吧信息、酒店信息;
S3、进一步查询出上网信息和住宿信息,并与通话记录结构化数据进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
S4、根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;
S5、输出多点摸排结果集,排查嫌疑目标或重复步骤S2至S4。
作为优选的,在步骤S1中,所述结构化数据的结构为T(bid、ct、tl、fp、fn、fa、tp、tn、ta),分别包括基站标示、呼叫时间、通话时长、主叫人标识、主叫号码、主叫人地址、被叫人标识、被叫号码、被叫人地址。
作为优选的,所述步骤S2具体包括:在地图上选择n个区域,并分别预设排查条件,连接数据源或调用远程web服务采集数据,查询出各个区域内网吧信息、酒店信息,得到n个数据集S,第n个Sn为(d、c、nl、hl),分别是区域标识、预设条件、网吧列表、酒店列表。
作为优选的,所述步骤S3具体包括:
S31、根据数据集S,结合预设条件查询出相应的上网信息和住宿信息;
S32、将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据T分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集ST。
作为优选的,在步骤S32中,所述单点摸排结果集STn为<STNn,STHn>,即第n个单点摸排结果集,具体为:<(pid、nid、addr、tn、st、et),(pid、hid、addr、rn、st、et)>,分别表示人员标识、网吧标识、网吧地址、终端编号、上机时间、下机时间、人员标识、旅店标识、旅店地址、房间号、入住时间、退住时间。
作为优选的,所述步骤S4具体包括:将所有单点摸排结果集STn进行数据对比得到多点摸排结果集MT<Tk,STNi,STHj>,若STNi或者STHj之一为空,则表示只有上网数据或者只有住店数据。
一种根据上述方法进行多维数据碰撞的目标寻找***,包括数据采集模块、数据调用模块和数据分析模块;
所述数据采集模块用于采集通话记录信息,并构建结构化数据;
所述数据调用模块用于在地图上选择区域,并查询相关区域内的上网信息、住店信息;
所述数据分析模块用于将上网信息、住店信息与结构化数据分别进行对比,并构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而排查嫌疑目标;
所述客户端用于展现数据集、接收用户输入的数据分析碰撞规则和向用户展现结果集。
作为优选的,所述数据采集模块包括数据导入单元、数据格式验证单元和数据构建单元;
所述数据导入单元包括Excel文档接口、数据库接口和Web service接口,用于采集数据;
所述数据格式验证单元用于规范和统一数据格式;
所述数据构建单元用于对采集到的数据构建结构架数据。
作为优选的,所述数据调用模块包括区域选择单元、信息查询单元和构建数据集单元;
所述区域选择单元用于在地图上选择若干排查区域,并分别预设各区域的排查条件;
所述信息查询单元用于查询各个区域的网吧信息、酒店信息;
所述构建数据集单元用于根据网吧信息、酒店信息构建数据集。
作为优选的,所述数据分析模块包括单点摸排单元、多点摸排单元和构建结果集单元;
所述单点摸排单元用于将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
所述多点摸排单元用于根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;
所述构建结果集单元用于根据多点摸排结果集,排查嫌疑目标。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:本发明的方法通过采集通话记录信息生成结构化数据,并根据区域进行排查,通过构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而结合案情排查嫌疑目标,可以通过基于警务云或者基站管理***提供网吧上网信息、旅店住宿信息以及通话记录信息,结合案情,预设条件,通过对数据按指定的规则进行时空分析或者是数据比对,得出包含数据关联的结果集,从而帮助警员发现线索,排查嫌疑目标,能够有效提高数据分析的工作效率。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程框图;
图2为本发明实施例的具体流程示意图;
图3为本发明实施例的***结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明所述的一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及***作进一步说明。
以下是本发明所述的一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法及***的最佳实例,并不因此限定本发明的保护范围。
图1和图2示出了一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法,包括以下步骤:
S1、采集通话记录信息,并生成通话记录结构化数据;
S2、在地图上选择区域,并分别预设排查条件,采集区域内符合排查条件的网吧信息、酒店信息;
S3、进一步查询出上网信息和住宿信息,并与通话记录结构化数据进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
S4、根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;
S5、输出多点摸排结果集,排查嫌疑目标或重复步骤S2至S4。
作为优选的,在步骤S1中,所述结构化数据的结构为T(bid、ct、tl、fp、fn、fa、tp、tn、ta),分别包括基站标示、呼叫时间、通话时长、主叫人标识、主叫号码、主叫人地址、被叫人标识、被叫号码、被叫人地址。
在本实施例中,具体的,如下表1所示,根据案情,现采集了某基站通话记录(以下数据均为模拟数据),根据可靠情报发现某犯罪嫌疑目标在某区域内有住店和上网记录,现需要根据所采集的数据进行嫌疑目标排查。
表1
上述数据为Excel数据,它们第一行为列名,且无单元格合并和拆分,符合数据规则。
在地图上圈选相关社区区域,将所有的单点摸排结果集,参照预设的排查时间,进行数据比对得到多点摸排的结果;输出多点摸排的结果集数,结合案情,排查嫌疑目标,或者重复S2-S4。
作为优选的,所述步骤S2具体包括:在地图上选择n个区域,并分别预设排查条件,连接数据源或调用远程web服务采集数据,查询出各个区域内网吧信息、酒店信息,得到n个数据集S,第n个Sn为(d、c、nl、hl),分别是区域标识、预设条件、网吧列表、酒店列表。
作为优选的,所述步骤S3具体包括:
S31、根据数据集S,结合预设条件查询出相应的上网信息和住宿信息;
S32、将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据T分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集ST。
具体的,预设数据比对时间,这里将两个区域的上网住店以及通话的时间范围都设置在2016年4月22日,根据圈选查询出的网吧信息和酒店信息,查询出相应的上网信息和住宿信息,并与导入的通话记录进行比对,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集。
如下表2所示,单点摸排结果集一:
住店信息
表2
网吧信息,如表3所示:
表3
单点摸排结果集二
住店信息,如表4所示:
表4
网吧信息,如表5所示:
表4
作为优选的,在步骤S32中,所述单点摸排结果集STn为<STNn,STHn>,即第n个单点摸排结果集,具体为:<(pid、nid、addr、tn、st、et),(pid、hid、addr、rn、st、et)>,分别表示人员标识、网吧标识、网吧地址、终端编号、上机时间、下机时间、人员标识、旅店标识、旅店地址、房间号、入住时间、退住时间。
作为优选的,所述步骤S4具体包括:将所有单点摸排结果集STn进行数据对比得到多点摸排结果集MT<Tk,STNi,STHj>,若STNi或者STHj之一为空,则表示只有上网数据或者只有住店数据。
图3示出了一种根据上述方法进行多维数据碰撞的目标寻找***,包括数据采集模块、数据调用模块和数据分析模块;
所述数据采集模块用于采集通话记录信息,并构建结构化数据;
所述数据调用模块用于在地图上选择区域,并查询相关区域内的上网信息、住店信息;
所述数据分析模块用于将上网信息、住店信息与结构化数据分别进行对比,并构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而排查嫌疑目标;
所述客户端用于展现数据集、接收用户输入的数据分析碰撞规则和向用户展现结果集。
作为优选的,所述数据采集模块包括数据导入单元、数据格式验证单元和数据构建单元;
所述数据导入单元包括Excel文档接口、数据库接口和Web service接口,用于采集数据;
所述数据格式验证单元用于规范和统一数据格式;
所述数据构建单元用于对采集到的数据构建结构架数据。
作为优选的,所述数据调用模块包括区域选择单元、信息查询单元和构建数据集单元;
所述区域选择单元用于在地图上选择若干排查区域,并分别预设各区域的排查条件;
所述信息查询单元用于查询各个区域的网吧信息、酒店信息;
所述构建数据集单元用于根据网吧信息、酒店信息构建数据集。
作为优选的,所述数据分析模块包括单点摸排单元、多点摸排单元和构建结果集单元;
所述单点摸排单元用于将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
所述多点摸排单元用于根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;
所述构建结果集单元用于根据多点摸排结果集,排查嫌疑目标。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:本发明的方法通过采集通话记录信息生成结构化数据,并根据区域进行排查,通过构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而结合案情排查嫌疑目标,可以通过基于警务云或者基站管理***提供网吧上网信息、旅店住宿信息以及通话记录信息,结合案情,预设条件,通过对数据按指定的规则进行时空分析或者是数据比对,得出包含数据关联的结果集,从而帮助警员发现线索,排查嫌疑目标,能够有效提高数据分析的工作效率。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种基于多维数据碰撞的目标寻找方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、采集通话记录信息,并生成通话记录结构化数据;
S2、在地图上选择区域,并分别预设排查条件,采集区域内符合排查条件的网吧信息、酒店信息;
所述步骤S2具体包括:在地图上选择n个区域,并分别预设排查条件,查询出各个区域内网吧信息、酒店信息,得到n个数据集S,第n个Sn为(d、c、nl、hl),分别是区域标识、预设条件、网吧列表、酒店列表;
S3、进一步查询出上网信息和住宿信息,并与通话记录结构化数据进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
所述步骤S3具体包括:
S31、根据数据集S,结合预设条件查询出相应的上网信息和住宿信息;
S32、将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据T分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集ST;
在步骤S32中,所述单点摸排结果集STn为<STNn,STHn>,即第n个单点摸排结果集,具体为:<(pid、nid、addr、tn、st、et),(pid、hid、addr、rn、st、et)>,分别表示人员标识、网吧标识、网吧地址、终端编号、上机时间、下机时间、人员标识、旅店标识、旅店地址、房间号、入住时间、退住时间;
S4、根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;所述步骤S4具体包括:将所有单点摸排结果集STn进行数据对比得到多点摸排结果集MT<Tk,STNi,STHj>,若STNi或者STHj之一为空,则表示只有上网数据或者只有住店数据,Tk指所选择多个区域边界的经纬度信息;
S5、输出多点摸排结果集,排查嫌疑目标或重复步骤S2至S4。
2.根据权利要求1所述的基于多维数据碰撞的目标寻找方法,其特征在于,在步骤S1中,所述结构化数据的结构为T(bid、ct、tl、fp、fn、fa、tp、tn、ta),分别包括基站标示、呼叫时间、通话时长、主叫人标识、主叫号码、主叫人地址、被叫人标识、被叫号码、被叫人地址。
3.根据权利要求1所述的基于多维数据碰撞的目标寻找方法,其特征在于,所述步骤S2通过连接数据源或调用远程web服务采集数据,查询出各个区域内网吧信息、酒店信息。
4.一种根据权利要求1至3任一所述的方法进行多维数据碰撞的目标寻找***,其特征在于,包括数据采集模块、数据调用模块、数据分析模块和客户端;
所述数据采集模块用于采集通话记录信息,并构建结构化数据;
所述数据调用模块用于在地图上选择区域,并查询相关区域内的上网信息、住店信息;
所述数据分析模块用于将上网信息、住店信息与结构化数据分别进行对比,并构建单点摸排结果集、多点摸排结果集,进而排查嫌疑目标;
所述客户端用于展现数据集、接收用户输入的数据分析碰撞规则和向用户展现结果集。
5.根据权利要求4所述的多维数据碰撞的目标寻找***,其特征在于,所述数据采集模块包括数据导入单元、数据格式验证单元和数据构建单元;
所述数据导入单元包括Excel文档接口、数据库接口和Web service接口,用于采集数据;
所述数据格式验证单元用于规范和统一数据格式;
所述数据构建单元用于对采集到的数据构建结构架数据。
6.根据权利要求4所述的多维数据碰撞的目标寻找***,其特征在于,所述数据调用模块包括区域选择单元、信息查询单元和构建数据集单元;
所述区域选择单元用于在地图上选择若干排查区域,并分别预设各区域的排查条件;
所述信息查询单元用于查询各个区域的网吧信息、酒店信息;
所述构建数据集单元用于根据网吧信息、酒店信息构建数据集。
7.根据权利要求4所述的多维数据碰撞的目标寻找***,其特征在于,所述数据分析模块包括单点摸排单元、多点摸排单元和构建结果集单元;
所述单点摸排单元用于将上网信息和住宿信息与导入的通话记录的结构化数据分别进行对比,构建以选择区域为单位的单点摸排结果集;
所述多点摸排单元用于根据预设排查条件,将所有单点摸排结果集进行数据比对得到多点摸排结果集;
所述构建结果集单元用于根据多点摸排结果集,排查嫌疑目标。
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