公交大數(shù)據有望變“神探”助抓小偷

智能公交一卡通極大地方便了人們的出行，研究人員又在開發(fā)它的新功能：抓小偷！他們在北京測試了這種大數(shù)據挖掘方法，結果成功地“驗證”了近93%的小偷。

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美國羅格斯大學熊輝教授等人日前在舊金山舉行的知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據挖掘大會上報告了這一成果。其原理是：絕大多數(shù)乘客乘坐公交車或地鐵出行時，會選擇最優(yōu)出行方案，要么用時最短，要么換乘次數(shù)最少；但有極少數(shù)人的乘車路線很奇怪，比如會繞行一大圈或者突然改變乘車路線，沒有什么規(guī)律可言，如果某人的異常行為足夠多，那么他有可能是小偷。

道理看似簡單，但要找到真正的小偷難度不小。研究人員指出，自動售檢票系統(tǒng)收集了數(shù)百萬名乘客的海量出行記錄，其中只有很少部分人可能是小偷，在如此大規(guī)模的數(shù)據中識別出這么一小群人無異于大海撈針。

為此，研究人員通過兩個步驟分析了北京市2014年4月至6月間約16億次公交卡刷卡數(shù)據記錄，共涉及約600萬名乘客。第一步，他們把北京劃分為居住、工作、教育、購物、娛樂、醫(yī)療等多個小功能區(qū)塊，建立起包括896條公交路線、近4.5萬個公交車站與18條地鐵路線、320個地鐵站的公共交通網絡數(shù)據集，通過數(shù)據建模從龐大的公交卡記錄中過濾掉普通乘客；第二步，結合從警方報告和微博上收集到的失竊信息，通過機器學習算法從異常出行信息中挖掘出潛在的小偷。

結果顯示，如果以后來確認的小偷驗證，按上述方法可以歸為“行為異常”的準確率高達92.7%。但是反過來的精度有點低：每篩選出14個“行為異常”的可疑者，只有1人后來被確認為小偷。

盡管如此，熊輝認為，使用閉路攝像頭監(jiān)控少部分可疑者遠比追蹤數(shù)以百萬計的乘客更高效。但是如果小偷頻繁換用公交卡呢？他說，就算換卡也有辦法，比如小偷經常團伙活動，這也是一個明顯的特征。

也有專家對這種技術表示質疑。英國《經濟學人》雜志援引倫敦交通局首席技術官沙希·維爾馬的話說，從倫敦的有關記錄看，大量普通乘客出行時也會有各種“怪異、精彩、復雜”的行為，要從海量乘客中篩選出極少數(shù)罪犯不像聽起來那么容易。

當前名稱：公交大數(shù)據有望變“神探”助抓小偷
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