数据挖掘技术在案件串并和嫌疑人排查中的应用
网络犯罪调查技术与案例分析
网络犯罪调查技术与案例分析网络犯罪是随着互联网的普及而迅速发展起来的一种犯罪形式。
它利用网络技术进行违法犯罪活动，给社会造成了巨大的危害。
为了有效打击网络犯罪和维护网络安全，对网络犯罪的调查技术和案例分析显得尤为重要。
本文将介绍网络犯罪调查的技术手段，并结合实际案例进行分析，以期提高对网络犯罪的防范和打击能力。
一、网络犯罪调查的技术手段1. 数字取证技术数字取证是网络犯罪调查的关键技术之一。
当发生网络犯罪事件时，调查人员需要通过获取电子数据的方式收集相关证据，这就需要运用数字取证技术。
数字取证技术包括数据恢复、数据隐藏解析、数据验证等多个方面，它能够帮助调查人员找到、保留和分析作为证据的数字信息。
2. 网络溯源技术网络溯源是指通过网络上的各种技术手段，追查犯罪分子的真实身份和行踪。
网络溯源技术通常需要运用IP地址追踪、路由跟踪和数据流追踪等技巧，以确定犯罪分子所使用的网络设备和位置。
其中，IP地址追踪是最常见的网络溯源技术之一，它通过分析网络数据包中的源IP地址和目的IP地址，确定犯罪嫌疑人的网络活动轨迹。
3. 数据挖掘技术数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，以发现其中的有价值信息的方法。
在网络犯罪调查中，数据挖掘技术可以应用于犯罪嫌疑人的行为分析、社交网络分析和关联规则发现等方面。
通过对犯罪嫌疑人的网络行为数据进行挖掘和分析，可以揭示他们的作案手法、作案动机和作案模式，为案件侦破提供重要线索。
二、网络犯罪调查案例分析1. 电信诈骗案电信诈骗是一种常见的网络犯罪行为，也是给人们造成较大损失的一种犯罪形式。
警方通过数字取证技术，成功追踪到了一个电信诈骗团伙的活动轨迹。
调查人员通过对电信诈骗团伙成员的通话记录、短信记录和银行交易记录进行分析，发现他们使用了大量虚假身份和银行账号进行电信诈骗活动。
通过综合运用数据挖掘技术，警方成功地查明了电信诈骗团伙的成员组成和犯罪模式，最终将其抓获归案。
2. 网络侵入案网络侵入是指通过网络对他人的计算机系统进行非法访问和操作的行为。
大数据在公安工作中的具体应用
大数据在公安工作中的具体应用一、前言随着信息化时代的到来，大数据技术在公安工作中的应用越来越广泛。
本文将从案件侦破、社会治安、交通管理等方面详细介绍大数据在公安工作中的具体应用。
二、案件侦破1. 案件情报分析通过大数据技术，可以对案件相关的信息进行收集、整合和分析，从而得出关键线索，提高破案效率。
例如，在某起盗窃案中，警方通过对嫌疑人手机通话记录的分析，发现其与同伙之间存在频繁联系的情况，并根据这些联系信息锁定了嫌疑人。
2. 人脸识别技术利用大数据技术中的人脸识别技术，可以实现对嫌疑人、失踪人员等相关对象进行准确识别和搜索。
例如，在某次抓捕行动中，警方通过对嫌疑人面部特征进行比对，成功锁定了目标。
三、社会治安1. 犯罪预测利用大数据技术中的机器学习算法和数据挖掘技术，可以对历史案件数据进行分析和挖掘，从中发现犯罪的规律和趋势，预测犯罪的发生概率和可能性。
例如，在某个地区，警方通过对历史案件数据的分析，发现在某个时间段和地点容易发生盗窃案件，因此加强了巡逻力度，并成功防止了一起盗窃案件的发生。
2. 社会舆情监测通过大数据技术中的社会舆情监测系统，可以实时监测社会上涉及公安工作的热点事件、民意变化等信息。
例如，在某次重大刑事案件中，警方通过对社交媒体上相关话题的监测和分析，及时掌握了民众对该案件的反应，并根据民意变化调整了后续工作。
四、交通管理1. 交通拥堵分析利用大数据技术中的交通拥堵分析系统，可以实时监控道路交通情况，并根据数据分析出拥堵原因和解决方案。
例如，在某个城市中心区域出现了交通拥堵问题，警方通过对道路车流量、速度等信息进行实时监控和分析，并调整了路口信号灯时间间隔等措施，成功缓解了交通拥堵问题。
2. 交通违法行为监测利用大数据技术中的交通违法行为监测系统，可以实现对交通违法行为的实时监测和记录，并及时进行处理。
例如，在某个路段发生了多起闯红灯事件，警方通过对该路段的视频监控进行回放和分析，成功锁定了违法车辆，并对其进行了处罚。
扫黑除恶国内打击黑恶势力的先进科技应用
扫黑除恶国内打击黑恶势力的先进科技应用随着社会发展和科技进步，黑恶势力犯罪活动在国内呈现出日益庞大和复杂化的趋势，给社会治安和人民生活带来了巨大的威胁。
为了有效打击黑恶势力，维护社会稳定，国内各方积极探索和运用先进科技手段。
本文将介绍一些在扫黑除恶行动中成功应用的先进科技，包括大数据分析、人脸识别技术和智能监控系统。
一、大数据分析技术在扫黑除恶中的应用大数据分析技术是近年来快速发展起来的一项重要科技，它能够对大规模的数据进行全面的收集、分析和挖掘。
在扫黑除恶行动中，大数据分析技术发挥了重要的作用。
首先，大数据分析技术能够帮助警方和执法机构发现和分析黑恶势力的犯罪线索。
通过对各类数据的搜集和整合，包括人口信息、交通信息、通信信息等，可以建立起一个庞大的数据库，并通过数据挖掘技术找到各种关联规律和模式。
通过这些分析，可以帮助警方准确抓捕犯罪分子，并对其背后的黑恶势力进行全面打击。
其次，大数据分析技术也能够加强黑恶势力犯罪预警和风险评估。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以及时发现犯罪的隐患和趋势，为扫黑除恶行动提供科学的决策依据。
同时，通过对黑恶势力的网络关系和行为模式进行分析，可以评估其对社会稳定的威胁程度，有针对性地采取措施进行打击。
二、人脸识别技术在扫黑除恶中的应用人脸识别技术是一种通过对犯罪现场的监控画面或者照片进行分析和比对，来确认嫌疑人身份的技术手段。
在扫黑除恶行动中，人脸识别技术被广泛应用。
人脸识别技术能够帮助警方快速准确地辨认嫌疑人的身份。
在公共场所和重点地区安装监控摄像头，并与人脸识别系统进行关联，可以实时监控行人的身份信息。
一旦发现与黑恶势力犯罪分子有关的人员出现，系统会立即发出警报，提醒执法人员进行进一步调查和抓捕。
此外，人脸识别技术还可以帮助警方分析和追踪黑恶势力犯罪分子的活动轨迹。
通过对多个监控画面进行比对和分析，可以将犯罪嫌疑人的行动轨迹还原出来，包括他们的出入时间、行走路线等。
数据科学在刑侦破案中的应用
数据科学在刑侦破案中的应用随着科技的不断发展，数据科学在各个领域的应用越来越广泛。
其中，数据科学在刑侦破案中的应用尤为重要。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以帮助警方更加高效地破案，提高犯罪打击的效果。
一、数据科学与犯罪模式分析数据科学可以帮助警方分析犯罪模式，从而更好地预测犯罪行为。
通过对历史犯罪数据的分析，可以发现犯罪的规律和趋势。
例如，某个地区的盗窃案件可能在某个季节或特定时间段内增加，通过分析这些数据，警方可以提前采取相应的防范措施，减少犯罪的发生。
二、数据科学与嫌疑人识别在破案过程中，寻找嫌疑人是非常重要的一环。
数据科学可以通过分析大量的相关数据，帮助警方筛选出潜在的嫌疑人。
例如，通过对通话记录、社交媒体信息以及其他线索的分析，可以找到与案件相关的人员。
同时，数据科学还可以通过人脸识别技术，辅助警方在监控录像中快速找到嫌疑人。
三、数据科学与案件关联分析在破案过程中，警方需要对大量的案件线索进行分析，以确定它们之间的关联性。
数据科学可以通过关联分析技术，帮助警方找到不同案件之间的共同点，从而更好地理解案件的本质。
例如，通过分析不同案件的作案手法、作案时间、作案地点等信息，可以判断是否存在同一犯罪团伙的嫌疑。
四、数据科学与犯罪预测数据科学可以帮助警方预测犯罪的发生概率，从而提前采取相应的预防措施。
通过对历史犯罪数据的分析，可以找到犯罪发生的规律和趋势。
例如，某个地区的犯罪率可能与人口密度、社会经济因素等有关，通过分析这些数据，可以预测未来犯罪的可能发生地点和时间段，从而加强巡逻和防范工作。
五、数据科学与证据分析在破案过程中，警方需要对大量的证据进行分析，以确定其真实性和可信度。
数据科学可以通过数据挖掘和模式识别技术，帮助警方分析证据的特征和关联性。
例如，通过对DNA样本的分析，可以确定是否存在嫌疑人的基因信息，通过对手机通话记录的分析，可以确定嫌疑人的社交关系网等。
综上所述，数据科学在刑侦破案中的应用具有重要意义。
串案案例分析总结汇报
串案案例分析总结汇报在日常生活中，我们经常听到或阅读关于一系列串案的报道。
串案是指一系列犯罪事件，由同一犯罪嫌疑人或犯罪团伙所犯下，通过类似的手法和作案模式进行。
近年来，随着科技的发展和警方的不断努力，对串案的分析和侦破取得了显著的进展。
本篇文章将利用一个具体的案例，以及相关的案件分析和总结，来展示串案分析的重要性和效果。
作案手法和罪犯的行为模式是串案研究的重要组成部分。
通过分析不同案件的作案手法和罪犯的行为模式，我们可以发现其中的共同点和规律，从而提高警方的侦破效率。
例如，在一个连环盗窃案中，警方发现所有作案现场都是在晚上，趁着业主不在家偷窃的。
通过分析这一案件，我们可以了解到罪犯有可能是一个常常在晚上活动的人，他们利用业主不在家的时间进行作案。
这样一来，警方可以根据这一特征，针对性地采取一些措施，例如加强巡逻力度或加强社区宣传，以便提高破案率。
除了作案手法和行为模式，多个案件之间的关联性也是串案分析的重要内容。
通过分析案件之间的关联性，我们可以确定是否存在一个精心策划的犯罪团伙，或者是否多个案件是由同一罪犯所犯下。
例如，在一起连环抢劫案中，警方发现所有案件发生的地点都是在该城市的不同街区，且作案时间相对集中。
通过分析这些案件，警方可以推断出可能存在一个犯罪团伙，他们利用熟悉的地理环境和作案经验，快速进行抢劫并逃离现场。
利用这一信息，警方可以加强对这些地区的巡逻力度，并采取对策以减少抢劫的发生。
另外一个重要的方面是利用科技手段和数据分析来辅助串案分析。
随着技术的进步和大数据的应用，我们可以获得更多有价值的信息，在破案过程中起到关键的作用。
例如，通过对电话通信数据的分析，警方可以了解到犯罪嫌疑人的通信轨迹和联系人，并确定其所在地和活动范围。
同时，我们还可以应用人工智能和数据挖掘技术，对大量的案件数据进行分析，发现隐藏的模式和规律。
这些信息将成为警方打击犯罪的重要依据，对于串案分析和破案过程具有非常重要的价值。
公安学中的网络犯罪侦查与打击技术
公安学中的网络犯罪侦查与打击技术网络犯罪已成为当代社会不可忽视的问题。
随着互联网的普及和发展，网络犯罪手法不断翻新，给社会治安带来了巨大的挑战。
在公安学中，网络犯罪侦查与打击技术成为了一项重要内容。
本文将探讨公安学中的网络犯罪侦查与打击技术，并介绍相关的案例和技术手段。
一、网络犯罪侦查技术的意义网络犯罪侦查技术在公安学中的意义重大。
首先，通过网络犯罪的侦查，公安机关可以及时发现和捕获犯罪分子，提高了犯罪打击的效果。
其次，网络犯罪侦查技术可以有效打击网络犯罪活动，维护网络空间的安全和秩序。
网络犯罪不仅仅是一种个体行为，更是对社会公共利益的侵害。
公安机关通过网络犯罪侦查技术，才能够打破犯罪分子的隐匿性和匿名性，保障了网络空间的正常运行。
二、网络犯罪侦查的常用技术1. 网络监控技术网络监控技术是网络犯罪侦查中常用的技术手段之一。
公安机关通过在网络中设置监控节点，对网络通信进行实时监控和记录，可以获取到网络犯罪活动的关键信息。
例如，通过监控犯罪分子的上网记录和通信内容，可以追踪到犯罪分子的身份和活动轨迹，为进一步侦破案件提供了重要线索。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术在网络犯罪侦查中具有重要的作用。
公安机关通过大数据分析和挖掘，可以从各种数据中发现隐藏的模式和规律，为犯罪侦查提供有力的支持。
例如，通过分析大量的网络数据，可以发现犯罪分子的交流模式、行为特征等，从而对犯罪活动进行更准确的定性和定量分析。
3. 数字取证技术数字取证技术是网络犯罪侦查中不可或缺的技术手段。
公安机关通过对电子设备、存储介质等进行取证，可以获取到犯罪嫌疑人的电子痕迹和证据。
数字取证技术不仅包括传统的取证方式，如数据恢复和数据镜像，还包括对加密数据和隐蔽数据的解密和提取。
这些技术手段为网络犯罪侦查提供了全面和深入的证据来源。
三、网络犯罪打击技术的发展趋势随着技术的不断发展和创新，网络犯罪打击技术也在不断改进和完善。
未来的网络犯罪打击技术将主要体现在以下几个方面：1. 人工智能技术的应用人工智能技术作为一种新兴的技术手段，将对网络犯罪打击产生巨大的影响。
大数据在刑侦调查中的应用
大数据在刑侦调查中的应用随着科技的进步，大数据的应用越来越广泛。
在刑侦调查领域，大数据也已经开始走进了警方的视线。
使用大数据进行刑侦调查，可以提高效率，节约成本，更准确地追踪罪犯，保护社会的安全。
下面我们就来详细了解一下大数据在刑侦调查中的应用。
1. 大数据分析技术在刑侦调查中的应用大数据分析技术可以有效提高刑侦调查的效率和准确度。
传统的刑侦调查方式需要大量人力物力，且耗时较长，无法满足现代社会对追踪罪犯的需求。
但是使用大数据分析技术可以解决这个问题。
通过对大数据的分析，可以找到与案件相关的信息，减少调查时间和成本。
例如，在犯罪手段相似、作案时间相近、地点相同的多个案件中，可能存在一个犯罪团伙。
传统的调查手段无法直接找到这个团伙，但是通过大数据的分析，可以将这些案件中的相似信息进行匹配，进而筛选出一个犯罪团伙的线索。
2. 大数据破案工作中的应用大数据在破案工作中也是非常有用的。
在案件侦破过程中，大部分时间都是警察们花费在走访、问询、搜证等传统手段上的，这些手段需要大量的警力和时间。
但是使用大数据可以快速找到重点线索，减少其他无效工作的时间和成本。
例如，在一次强奸案中，警方在现场采集了大量的视频监控资料。
但是传统人工查找，往往会因为信息量太大难以找到关键线索。
而使用大数据分析技术，可以对这些监控视频进行破案，从而确认作案人的身份。
3. 大数据在嫌疑人人性化管理中的应用在刑侦调查中，大数据可以采集更多的信息，对嫌疑人进行更加全面的了解，从而做出更加人性化的管理。
例如，在对嫌疑人进行摸底调查时，可以通过大数据分析技术，对嫌疑人的社交网络、电话短信记录等信息进行梳理，了解嫌疑人的犯罪前科、职业背景、家庭情况等信息，从而为警方的调查提供更加充分的依据。
4. 大数据在预防犯罪中的应用大数据在刑侦调查以外的预防犯罪工作中，同样起着重要的作用。
在大数据分析技术的支持下，警方可以对犯罪事件的历史数据进行分析，掌握犯罪的规律和趋势，进而采取预防措施，减少犯罪发生的可能。
大数据下的串并案分析
大数据下的串并案分析大数据技术的发展在今天的社会中已经变得愈发重要，它不仅在商业领域中广泛应用，同时也在法律领域发挥了重要的作用。
特别是在法律案件中，大数据技术可以帮助律师和法官更好地分析数据，从而更准确地做出裁决。
在法律案件中，串并案是一个常见的概念。
串案指的是两个或多个案件在事实和法律关系上有关联，而这些相关的案件可能会被合并审理或者同时审理。
而并案则指的是两个或多个独立案件因为涉及相同的案情而被合并审理。
在大数据技术的支持下，我们可以进行更加全面和深入的串并案分析，从而更好地理解案件间的关联和影响。
大数据技术可以帮助律师和法官更快速地识别和识别串并案。
借助大数据分析工具，我们可以快速地将大量的案件数据进行比对和筛选，找出其中有关联或重合的案件。
大数据技术也可以通过数据挖掘和模式识别技术，帮助我们发现潜在的串并案关系，提前做好相关的准备工作。
大数据技术可以帮助我们更全面地了解串并案的相关情况。
传统的串并案分析依靠律师和法官的经验和判断，但是仍然存在信息获取不全面，分析不深入等问题。
而借助大数据技术，我们可以获得更多和更详细的案件信息，包括案件的事实、证据、程序等。
通过对这些数据的分析，我们可以更全面地了解案件间的关联和影响，为后续的法律工作提供更为精准的依据。
大数据技术可以帮助我们更准确地预测串并案的结果。
通过对历史案件数据和裁决结果的分析，我们可以利用大数据技术构建相关的预测模型，从而对串并案的可能结果进行预测。
这将有助于律师和法官更为准确地评估案件的风险和胜算，为他们的诉讼策略和裁决决策提供科学的依据。
大数据技术可以帮助我们更好地管理和保护串并案数据。
在传统的串并案分析中，案件数据往往分散在各个部门和系统中，管理和保护都存在一定的困难。
而借助大数据技术，我们可以构建统一的数据管理平台，实现串并案数据的集中管理和安全保护。
这将为律师和法官提供更便捷的数据使用和获取方式，同时也可以保障案件数据的安全和合规性。
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数据挖掘技术在案件串并和嫌疑人排查中的应用一、序言传统的信息管理系统（MIS）,主要针对的是日常的结构化问题，以提高组织的运营效率为目标，通过将大量的数据转换为有价值的信息来强化管理。
随着社会的进步和技术的发展，人们不再仅仅满足于获取多种信息和简单的使用信息，而是想在深层次上利用这些信息为组织的决策提供帮助。
因此，为了弥补MIS的不足，为了更好进行市场预测、资源配置、人力优化和生产管理，在管理科学、运筹学、数理统计、人工智能等新方法和新技术的推动下，人们开始重视决策支持系统（DSS）的研究和应用。
“9.11”事件发生以后，西方主要发达国家都高度重视数据挖掘在刑事犯罪情报分析领域的应用研究。
刑事犯罪数据的分析与挖掘主要是通过对犯罪记录进行分析，从而发现犯罪行为的规律、趋势，了解不同犯罪行为之间的关联，以及何种状态会诱发何种犯罪行为，进行串并案分析，提供破案线索和情报，预测并预防犯罪。
在中国，随着经济增长、社会变革深入、人员流动性增强，影响社会稳定的不安定因素增加。
特别是2008年以后，中国大陆人均GDP突破3000美元，侵财类案件进入高发周期，流窜作案、团伙作案等新型犯罪手段层出不穷。
部分公安机关开始运用商业智能（BI）的思维，利用商业智能（BI）分析工具，结合长期积累的侦查办案经验，探索建设警务决策支持系统，研究开展基于犯罪数据的分析挖掘。
二、案件串并和嫌疑人排查的主要方法1、关联规则分析关联规则算法指数据中两个或多个变量取值之间暗含的某种规律性。
支持度是对关联规则重要性的衡量，置信度是对关联规则准确性的衡量。
以挖掘关联规则为目标的挖掘过程一般包含两个阶段，第一阶段，从资料库中找出所有的高频项目组，它们出现的频率相对于所有组而言，达到或超过所设定的最小支持度。
第二阶段，从高频项目组中产生关联规则，保证应用该规则得到的结果可以达到最小的置信度。
关联规则在公安情报分析中的典型应用是对犯罪行为规律的挖掘。
运用关联规则可以发现犯罪分子的身份、年龄、地域等特征与其在实施犯罪行为中所使用的手段、特点、选择的地点以及侵害对象等方面的关联规律性，把具有相似特征的犯罪人员从海量数据中分拣出来，形成“高危人群”数据库，利用高危人群数据库指导帮助案件侦破。
2、聚类分析聚类分析方法主要是研究对象中各点之间存在的程度不同的相似性，根据对象属性找出各点间相似程度的序列，把一些相似程度较大的点聚合为一类。
在公安情报分析中，聚类分析方法应用最广泛。
可以对犯罪手段、特点、作案时间等关键要素进行挖掘，帮助分析人员确定具有较高相似度的案件，刻画嫌疑人特征，并把看似不相关的案件进行合并侦查。
可以挖掘发现案件的高发时段、高发地区以及高发的作案手段，指导巡逻防控和情报预警。
3、协同过滤协同过滤分析方法是在用户群中找到指定用户兴趣相似的用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成该指定用户对此信息的喜好程度的预测。
一般分为基于项目的协同过滤和基于用户的协同过滤。
在公安实战中，我们可以将案件（一串案件）发生轨迹视为“项目”，将嫌疑人活动轨迹视为“对项目的偏好”，通过计算轨迹吻合度，推荐可能的犯罪嫌疑人。
4、分类与回归分类与回归分析主要用于找出描述并区分数据类的模型（或函数），以便能够使用模型预测未知的对象类。
分类分析的目的是学会一个分类模型，该模型能把数据库中的项映射到给一组类别中的某一个类。
在公安情报分析中，可以使用分类与回归的分析方法，将特定的人员（例如：前科人员）映射到“高危人群”中，当“高危人群”出现时，出符合“犯罪内容”特征的犯罪预警。
三、案件串并和嫌疑人排查业务需求1、业务背景随着“金盾工程”建设的深入开展，各级公安机关已经逐步建立了各类公共基础信息资源库、人员社会行为动态信息资料库和业务信息系统，积累了大量的数据资源，这些数据资源和信息系统在辅助各级公安机关业务人员进行案件调查工作和服务群众等方面带来了很大的帮助，在一定程度上提高了案件处理的效率和水平。
但是，大部分公安机关对案件进行串并、摸排嫌疑人仍停留在利用经验积累进行人工分析的初级阶段。
面对信息资源不断增长的现状，公安机关迫切需要运用数据挖掘的思想和方法，对各类数据背后所蕴涵的内在的、必然的因果关系进行挖掘，提高案件串并和嫌疑人排查工作效率。
2、业务应用场景由于犯罪行为动力定型的稳定性和犯罪心理的思维定式，系列犯罪案件的作案人在其不断的犯罪活动中的行为和特征具有稳定性和规律性。
本文所描述的分析方法适用于具有连续作案行为特征的犯罪情报分析，例如：团伙流窜案件、涉黑涉恶案件等可防性案件，不适用于偶发的、突发的“激情”犯罪。
3、建设目标使用成熟的图形化展示工具，集成串并案分析、排查嫌疑人功能，建立一个面向情报分析人员的智能分析系统。
系统具备自学习功能，提供便捷、有效的串并案模型和排查模型，促进信息深度利用，提高公安机关信息化应用水平、串并案和排查嫌疑人工作效率。
4、业务流程（1）建立案件特征库。
分析已破案件特征，包括：案件类别、作案特点、作案时机、侵害对象、作案工具等项目，分别生成串并案模型。
（2）建立违法犯罪人员特征库。
对已破案件以及相关的违法犯罪人员进行分析，挖掘案件特征与犯罪人员特征的潜在关联关系，构建“高危人群”数据库。
（3）运用串并案模型，针对未破案件，开展案件串并，并推荐出可能作案的高危人群。
（4）构建违法犯罪人员活动轨迹数据库，包括：违法犯罪人员乘坐出租车轨迹，违法犯罪人员机动车经过卡口（电子警察）轨迹，违法犯罪人员手机经过电子围栏（基站）轨迹，违法犯罪人员上网、住宿、社保卡消费、公交（公共自行车）轨迹，重点人员本地金融活动轨迹，违法犯罪人员室外活动轨迹（基于天网工程人像比对发现）。
备注：违法犯罪人员机动车包含其本人所有车辆、同住人和同户人所有车辆。
（5）将已串并案件的案发轨迹与符合高危特征的犯罪人员活动轨迹叠加分析，计算时间和空间上的吻合度，并推荐出未破案件的可能嫌疑人。
四、详细设计方案根据需求分析，实现业务应用功能总体设计思路为：对数据进行汇集、整合、建模，运用数据挖掘算法发现和揭示数据中隐含的关联关系，并使用图形方式展示。
项目总体逻辑架构图如下：图1：总体逻辑架构图1、数据获取：对数据挖掘的数据源进行搜集整理。
根据业务需求，搜集案件、嫌疑人、嫌疑人活动轨迹信息，获取数据源连接和访问权限，对数据结构进行分析，完成找到数据的工作。
根据需求和数据源状况，确定数据更新方法、更新策略，选择ETL工具，本项目选择IBM Datastage。
7/ 15表1：数据源表8/ 152、预处理：为数据挖掘提供符合要求数据，包括数据清洗、转换（标准化）、装载、建模。
采用数据抽取工具（ETL），对收集的数据进行抽取、清洗、转换及装载，实现数据的整合、去重，向多维数据仓库提供高质量的数据。
图2：ETL过程在此基础上对数据进行关联、建模，为情报分析研判提供可用的数据。
根据业务特性，确定案件、犯罪人员以及犯罪人员活动轨迹三个主题，区分维度数据表和事实数据表，建立数据仓库模型。
下图为案件事实表以及相关维度表数据结构示例。
图3：数据结构实例（案件表）3、数据挖掘：使用挖掘算法进行挖掘，找出有用的信息。
（1）运用聚类分析方法，对某地近十年来的已破刑事案件进行分析，构建刑事案件空间向量矩阵，矩阵的行为一起刑事案件的一个空间向量，矩阵的列为作案手段、选择处所、选择时间、作案特点等特征。
采用聚类操作后，如果多个案件的多个或全部属性都有相似性，就可以认为这是一串案件，并形成一套分类规则，即案件串并模板。
下图展示了部分串并案模板。
图4：案件串并模板示例图5：案件串并模板示例（2）运用关联规则分析方法，对某地近十年来的已破刑事案件特征（I1:作案手段、I2:作案特点、I3:案件类型、I4:选择处所）和犯罪分子特征（I5:户籍地行政区划）进行关联，构建数据库事务集合D。
运用Apriori算法，扫描事务数据库，产生候选项集，设置min_sup=50,逐步迭代，产生频繁k项集L k以及支持度计数，k≥2且必须要包含I5:户籍地行政区划；设置min_conf=80%,由频繁k项集L k产生并输出强关联规则，得出高危人群数据库。
表2展示了运用关联规则分析方法分析的高危人群部分数据样本。
I1作案手段I2作案特点I3案件类型I4选择处所I5行政区划区划名称迷信多人作案诈骗街面340823 安徽枞阳县技术开锁单人作案盗窃车内财物路面411528 河南息县冒充军人、干部单人作案诈骗412825 河南上蔡县撬防盗门入室作案入室盗窃工商企业430427 湖南耒阳市利用口香糖技术开锁入室作案入室盗窃居民小区431224 湖南溆浦县飞车抢夺多人作案抢夺440229 广东翁源县插片开锁多人作案入室盗窃452728 广西东兰县夜间攀爬翻窗多人作案入室盗窃居民小区513428 四川凉山籍表2：高危人群样例数据（3）运用串并案模板对现行案件进行串并，并根据案件特征（作案手段、作案特点、案件类型、选择处所等）比对高危人群数据库，推荐出可能作案的高危人群。
图6：运用串并案模板进行串并案件（4）建立符合可能作案的高危人群特征(户籍地)的违法犯罪人员活动轨迹数据库，构建案件轨迹与嫌疑人员活动轨迹的空间和时间矢量矩阵，通过计算矢量距离，推导出与案件时间、轨迹吻合度最高，且符合案件特征的可能的作案嫌疑人。
表3展示了一串案件发生时，6个符合特征的嫌疑人手机位置与案件发生地点的空间矢量距离，null表示没有发现其活动信息。
表3：嫌疑人手机位置与案件发生地点的空间矢量矩阵通过对表3的数据进行分析，可以初步判定嫌疑人1、嫌疑人2、嫌疑人3具有重大嫌疑。
在实际操作中，单一种类轨迹构成的矩阵可能非常稀疏，往往需要将多种轨迹信息进行叠加分析，以提高分析的准确性。
4、用户界面：将数据挖掘通过可视化的方法展示给用户。
（1）数据挖掘过程具有高度的交互性，在涉及多维数据挖掘的过程中，要构建灵活的用户界面和探索式的挖掘环境。
在串并案模板挖掘过程中，我们采用构建立方体（Cube）的方法，允许用户运用知识背景进行下钻、切片、维度旋转、设置度量等操作。
（2）数据挖掘结果展示采用可视化图形报表技术，具有用户友好界面，使得所发现的知识容易被理解。
对于轨迹类信息的展示，采用GIS技术，将案件发生地点和嫌疑人活动轨迹以散点形态展示在地图上。
图7：报表展示数据挖掘结果图8：数据挖掘立方体。