馮佳樂 王占宏 陳德華

摘 要： 隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加速，城市公交扒竊行為給公民的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成極大的威脅，對(duì)社會(huì)風(fēng)氣造成了持續(xù)性的影響。研究中基于“犯罪行為是行為人主觀意識(shí)對(duì)客觀環(huán)境的反致行為”[1]這一理論，采用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)，整理以往城市公交扒竊行為數(shù)據(jù)，提取犯罪行為時(shí)間、位置數(shù)據(jù)，在Spark分布式計(jì)算框架下，利用DBSCAN算法做地理位置數(shù)據(jù)的聚類分析，發(fā)現(xiàn)造成犯罪反致行為[1]的客觀環(huán)境和規(guī)律。通過改善客觀環(huán)境，進(jìn)而提高預(yù)防和控制犯罪行為的水平。

關(guān)鍵詞： 中文分詞；Spark；DBSCAN；公交扒竊

Abstract：With the acceleration of China's urbanization process the city bus theft poses a great threat to people's lives and property resulting in a sustained effect on social climate. Based on "crime is the revoni behavior of subjective consciousness and the objective environment" [1]theory using NLPIR Chinese word segmentation system organizing the past city bus theft data extracting time and position data of criminal behavior in the framework of Spark distributed computing DBSCAN algorithm is used to realize the clustering analysis of geographical location data therefore discover the objective environment caused by criminal behavior and law of renvoi. By improving the objective environment the level of preventing and controlling criminal behavior could be improved.

Key words： NLPIR；Spark；DBSCAN；bus theft

引言

隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加速，城市公共交通也得到了大力發(fā)展，造成其載客量大、流動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，給人們帶來便利的同時(shí)，也為違法行為創(chuàng)造了現(xiàn)實(shí)可能，同時(shí)還將給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成一定威脅。而且因其突出的流動(dòng)性所導(dǎo)致，偵查工作也隨即增加了告破難度，這也會(huì)給現(xiàn)代社會(huì)的有序發(fā)展制造了潛在隱患和不和諧因素。針對(duì)這一問題，關(guān)于城市公交扒竊犯罪行為的分析研究則具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

城市公交扒竊[2]犯罪是指以非法占有為目的，在城市公共交通工具上或公交乘車、候車場(chǎng)所，乘被害人不備之機(jī)，通過采用手掏、劃包、夾取、剪取等秘密手段竊取他人隨身攜帶財(cái)物的犯罪行為。

1 開發(fā)技術(shù)研究解析

NLPIR[3]是由張華平博士主持研發(fā)的漢語分詞系統(tǒng)，重點(diǎn)包括了中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、用戶詞典功能、關(guān)鍵詞提取等功能。

Spark[4]是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計(jì)算框架，Spark基于map/reduce算法實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，擁有Hadoop MapReduce的全部?jī)?yōu)點(diǎn)；但與MapReduce不同的是Job中間輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要map/reduce迭代的算法研發(fā)上占據(jù)了明顯優(yōu)勢(shì)。

DBSCAN[5]（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）作為基于密度算法的經(jīng)典代表，在聚類分析中得到越來越多的應(yīng)用。與劃分和層次聚類方法不同，DBSCAN可將簇定義為密度相連的點(diǎn)的最大集合，能夠把具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并可在噪聲的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。但是DBSCAN算法在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要多次重復(fù)掃描。在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)聚類時(shí)，DBSCAN算法會(huì)消耗大量的內(nèi)存和I/O開銷[6]。另外，DBSCAN算法在計(jì)算時(shí)需要用戶提供2個(gè)全局參數(shù)，即鄰域半徑和鄰域內(nèi)包含對(duì)象的個(gè)數(shù)，這些參數(shù)對(duì)聚類結(jié)果很敏感，由于用戶難以確定參數(shù)，就需要不斷地更新嘗試，這對(duì)性能也將構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。文獻(xiàn)[7]也進(jìn)一步提出了改進(jìn)的DBSCAN算法。文獻(xiàn)[8-9]又研發(fā)了基于云計(jì)算和Hadoop平臺(tái)的DBSCAN算法。

綜上分析可知，如果研究采用基于Spark分布式計(jì)算框架就可以有效解決DBSCAN算法的缺陷。Spark是基于內(nèi)存的分布式計(jì)算框架，在DBSCAN算法計(jì)算中可以大幅減少I/O開銷和內(nèi)存開銷；而且由于其分布式計(jì)算的特點(diǎn)，程序可以同時(shí)計(jì)算多個(gè)參數(shù)組合，比較聚類效果的優(yōu)劣，用戶不再需要確定參數(shù)就可以獲得理想的聚類效果。

基于此，在本文中，研究采用了NLPIR漢語分詞系統(tǒng)，結(jié)合政務(wù)公開數(shù)據(jù)和地圖服務(wù)，匯總整理以往城市公交扒竊行為數(shù)據(jù)，提取犯罪行為時(shí)間、位置數(shù)據(jù)，利用Spark分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，基于DBSCAN做出地理位置數(shù)據(jù)的聚類分析，發(fā)現(xiàn)造成犯罪反致行為的客觀環(huán)境和規(guī)律，增強(qiáng)防扒意識(shí)，減少人民的財(cái)產(chǎn)損失。

2 城市公交扒竊行為數(shù)據(jù)整理

本文研究的數(shù)據(jù)主要是犯罪時(shí)間和犯罪位置。根據(jù)具體情況，犯罪時(shí)間、犯罪位置都沒有對(duì)應(yīng)指定的特征數(shù)據(jù)，就需要通過處理分析公交扒竊案情描述信息來提取特征數(shù)據(jù)。案情描述示例則可見表1。為此，即采用張華平博士主持研發(fā)的漢語分詞系統(tǒng)來展開特征數(shù)據(jù)提取研究。其中，犯罪位置數(shù)據(jù)就是通過辨識(shí)得出描述中的站點(diǎn)名稱和線路名稱，再借助公交線路查詢服務(wù)，最終獲取犯罪位置數(shù)據(jù)。

2.1 提取公交線路信息

公交線路是城市公交扒竊案中的基礎(chǔ)重要數(shù)據(jù)，提取的公交線路數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性就決定了整個(gè)分析過程的可靠性。而利用政務(wù)公開數(shù)據(jù)（城市公交線路）就可優(yōu)化所提取公交線路的準(zhǔn)確性。過程中，設(shè)計(jì)提取步驟如下：

（1）基于完全匹配的規(guī)則?；谕耆ヅ涞囊?guī)則，從案情描述中提取、且記錄公交線路信息，并標(biāo)記案件信息。

（2）基于同音匹配規(guī)則。對(duì)于步驟（1）沒有匹配到公交線路的案件信息，基于同音匹配規(guī)則，重新提取、且記錄公交線路信息，并標(biāo)記案件信息。

（3）手工提取公交線路。對(duì)于步驟（1）、（2）沒有匹配到公交線路的案件信息，進(jìn)行手工提取，記錄提取到公交線路信息，并標(biāo)記案件信息。如果還未提取到公交線路數(shù)據(jù)，可以考慮舍棄案件數(shù)據(jù)。

2015年8月25日14時(shí)30分左右，報(bào)警人于涼城新村乘上758路公交車，其于14時(shí)55分左右行駛至政立路武川路下車時(shí)發(fā)現(xiàn)其衣服左側(cè)口袋被割破，隨身攜帶的身份證以及800元現(xiàn)金被盜，故來所報(bào)案。

2.2 提取犯罪時(shí)間數(shù)據(jù)

由于時(shí)間的特殊性，可以利用正則表達(dá)式從城市公交扒竊案情描述信息中提取到犯罪時(shí)間數(shù)據(jù)。根據(jù)提取到的犯罪時(shí)間數(shù)據(jù)，即可得知案發(fā)日期、案發(fā)星期、案發(fā)月份、案發(fā)季節(jié)等，進(jìn)而利用政務(wù)公開數(shù)據(jù)（天氣），獲取案發(fā)當(dāng)日的天氣情況。

2.3 提取犯罪位置數(shù)據(jù)

2.3.1 根據(jù)公交線路獲取公交站點(diǎn)信息

依據(jù)提取到的公交線路信息，利用公交線路查詢服務(wù)獲取公交線路的所有公交站點(diǎn)數(shù)據(jù)和地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)。以高德地圖服務(wù)[10]為例，研發(fā)可得設(shè)計(jì)代碼如下：

function lineSearch（lineName） {

AMap.plugin（[AMap.LineSearch]，function（）{

var linesearch = new AMap.LineSearch（{

pageIndex： 1 city： 上海，

pageSize： 1 extensions： all

}）；

line.search（lineName， function（st rt） {

if （rs == complete && rt.info == OK） {

var lineArr =rt.lineInfo；

var lineNum = rt.lineInfo.length；

if （lineNum > 0） {

for （var i = 0；i < lineNum；i++） {

//公交線路路線（坐標(biāo)數(shù)據(jù)）

var pathArr = lineArr[i].path；

//所有的站點(diǎn)的坐標(biāo)和站點(diǎn)名稱

var sts= lineArr[i].via_stops；

var len = sts.length；

var stPot =sts[0].location；

var ePot = sts[len - 1].location；

}

}

}

}）；

}）；}

2.3.2 提取上下車站點(diǎn)數(shù)據(jù)

將2.3.1節(jié)中獲取的站點(diǎn)信息作為字典信息，與公交扒竊案情描述信息進(jìn)行比對(duì)，并依據(jù)“上車”、“下車”等特殊標(biāo)記獲取上、下車站點(diǎn)名稱及坐標(biāo)信息。如果未獲取到上車站點(diǎn)信息的，將公交線路的起點(diǎn)作為上車站點(diǎn)信息；如果未獲取到下車站點(diǎn)信息，將公交線路的終點(diǎn)作為下車站點(diǎn)信息。根據(jù)獲取的上、下車站點(diǎn)信息與公交線路站點(diǎn)信息進(jìn)行比對(duì)，將上、下車站點(diǎn)之間的公交站點(diǎn)作為案發(fā)的途經(jīng)站點(diǎn)信息。上、下車站點(diǎn)信息和途經(jīng)站點(diǎn)信息即為公交扒竊案的案發(fā)地理位置信息。

3 城市公交扒竊行為分析

城市公交扒竊行為是一種“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”的犯罪行為的綜合體，由于作案時(shí)間和作案地點(diǎn)都不確定，所以其犯罪行為可能發(fā)生在上、下車站點(diǎn)（靜態(tài)）和途經(jīng)站點(diǎn)（動(dòng)態(tài)）。本文通過提取公交站點(diǎn)的地理位置信息獲取案發(fā)地理位置信息，利用Spark分布式計(jì)算框架，以案發(fā)位置信息為研究?jī)?nèi)容，基于DBSCAN算法進(jìn)行地理位置數(shù)據(jù)的聚類分析，從而發(fā)現(xiàn)公交扒竊行為的客觀因素及行為規(guī)律。

以某市公交扒竊報(bào)案數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過DBSCAN算法偽代碼描述分析過程。定義集合XYMap用于存放聚類結(jié)果，設(shè)研究半徑為R，研究可得分析過程表述如下：

步驟1 給發(fā)生扒竊的公交線段編號(hào)排序，得到新的公交線段集合A。

步驟2 依次獲取公交線段A_i及A_i包含的公交站點(diǎn)集合A_i.List。

步驟3 依次從A_i.List中獲取相鄰的2個(gè)公交站點(diǎn)（a，b）。

步驟4 獲取公交線段A_（i+j）及包含的公交站點(diǎn)集合A_（i+j）.List。（j從1開始，i+j<=A.count）。

步驟5 依次從A_（i+j）.List獲取相鄰的2個(gè)公交站點(diǎn)（c，d）

步驟6 計(jì)算a，b，c，d的交點(diǎn)e，如果交點(diǎn)e在（a，b）線段上，則將交點(diǎn)e存入集合XYMap中，并將A_i和A_（i+j）標(biāo)記為visited；否則計(jì)算（a，b）的中點(diǎn)和（c，d）的中點(diǎn)的距離R_i，如果R_i<=R，則將（a，b）的中點(diǎn)和（c，d）的中點(diǎn)的中點(diǎn)存入集合XYMap中，并將A_i和A_（i+j）標(biāo)記為visited；

否則跳過。

步驟7 重復(fù)步驟5～6，直到d為A_（i+j）.List中的最后一個(gè)站點(diǎn)。

步驟8 重復(fù)步驟4～7，直到i+j>A.count。

步驟9 重復(fù)步驟3～8，直到b為A_i.List中的最后一個(gè)站點(diǎn)。

步驟10 重復(fù)步驟2～9，直到Ai為A中的最后一個(gè)公交線段。

步驟11 獲取所有未被標(biāo)記為visited的公交線段集合，通過迭代計(jì)算相鄰點(diǎn)的中點(diǎn)，計(jì)算出公交線段的中點(diǎn)，存入集合XYMap中。

步驟12 返回集合XYMap，并在地圖中繪制及展示結(jié)果。

算法運(yùn)行后的聚類效果如圖1所示。從地圖展示效果分析，案件呈現(xiàn)以多種不規(guī)則形狀，一般集中在地鐵、車站、醫(yī)院、學(xué)校、商業(yè)區(qū)附近，這一結(jié)果與文獻(xiàn)[2]中的結(jié)論一致，這也同時(shí)驗(yàn)證了城市公交扒竊往往發(fā)生在人群集中、經(jīng)濟(jì)繁榮的地方。

DBSCAN算法以地理位置信息進(jìn)行聚類，以案件的聚類結(jié)果將案件標(biāo)記為“地鐵”案件、“車站”案件、“醫(yī)院”案件、“學(xué)?！卑讣?、“商業(yè)街”案件，分別對(duì)案件按時(shí)間運(yùn)行統(tǒng)計(jì)，具體結(jié)果可見表2。

4 結(jié)束語

城市公交扒竊行為就是指在公共場(chǎng)合趁人不備，采取秘密的方式竊取他人財(cái)物的做法，發(fā)生在公共交通工具內(nèi)及候車點(diǎn)附近，比如人群集中的商業(yè)區(qū)、經(jīng)營(yíng)或運(yùn)行規(guī)律的學(xué)校和醫(yī)院以及承載交通連接的公共交通站點(diǎn)附近，案發(fā)時(shí)間與區(qū)域的經(jīng)營(yíng)時(shí)間、以及人們的行為習(xí)慣有關(guān)。

本文設(shè)計(jì)提出了一種城市公交扒竊行為分析的方法，期待能夠開創(chuàng)城市公交扒竊行為有效防治新局面。通過城市公交扒竊行為的結(jié)果分析表明：城市公交扒竊的發(fā)生與客觀環(huán)境有關(guān)，即由偷盜者主觀判斷客觀環(huán)境利于扒竊才會(huì)付諸行動(dòng)?；谶@一理論，通過提高人民的警惕性和增強(qiáng)公共交通站點(diǎn)的安全措施就可有效減少城市公交扒竊行為的發(fā)生。

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