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转帖|行业资讯|编辑:我只采一朵|2017-07-05 13:31:35.000|阅读 112 次
概述:本文通过对北京智能公交一卡通数据的分析研究,根据异常交通记录分析来抓小偷。
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论文简介:在旧金山举行的KDD2016学术会议上,罗格斯大学的Hui Xiong等学者向大家报告了他们的研究论文“Catch Me If You Can:Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records”。论文报道在2014年的前9个月就有350个扒手在地铁交通系统上被抓,490个扒手在公交车上被抓。因此,他们对北京智能公交一卡通数据的分析研究,根据异常交通记录分析来抓小偷。共使用了北京市2014年4-6月三个月间600万乘客的约16亿智能公交一卡通数据记录。如下图所示,Hui Xiong等将北京划分为多个小的局部的功能区块,并分析了896条地铁线经过的44524个公交车站和18条地铁线经过的320个地铁站的数据。首先,从每个人的日常出现记录中提取特征;然后,进行无监督的异常行人检测和有监督的模式分类,从而挖掘出异常的出行轨迹。
方法的基本原理:如下图我们可以看到很多从热点区域A到热点区域B的交通轨迹,执行观察这些轨迹我们可以看到“绝大多数的行人会选择最优的交通方式(最短时间/距离,或者最少的换乘)”。但是,一个行人(嫌疑人)选择的交通路线为A->C->D->B,这是非常奇怪的,对上述异常行为需要进一步的仔细分析,如果该人的异常行为足够多,那么他很可能是一名扒手。具体的识别小偷的方法细节请参考原文,本文的最后提供了下载的地址。
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