关联规则方法在智能交通管理系统中的应用

智能交通管理系统自应用以来,产生和积累了大量交通管理的各类相关数据,这些以T计算的海量数据中蕴藏着不能被直观察觉的有价值规律。将数据挖掘应用于智能交通管理系统,对数据挖掘技术进行分析,并选取了关联规则中的FP-Growth算法对某市智能交通管理系统中海量的交通违法数据进行分析和挖掘,得到频繁项集,找到了交通违法行为的一般规律,并根据实际工作经验对挖掘模式和结果进行了评价。通过实例说明,将数据挖掘应用到智能交通管理系统中是切实可行的。     

公安业务数据挖掘技术与应用

当前,无论是公安各应用系统还是社会互联网中,均积累了大量的信息数据,为公安业务工作提供了丰富的信息资源,公安机关通过对大量的数据收集与综合研判,精确预防和打击犯罪。然而,随着数据量的增加,面对海量和"数据爆炸"的数据,传统的数据分析工具已力不从心,数据挖掘技术针对这种"数据丰富而知识匮乏"的现象便应运而生。为了给各地的公安业务数据挖掘工作提供思路和建议,本刊特推出"公安业务数据挖掘技术与应用"专题。     

吹尽黄沙始见金——数据仓库与数据挖掘技术概述

目前公安信息化、数字化建设取得了长足的进步,各种业务数据库和大型综合数据库纷纷建立,如何充分发挥出数据的所有潜能,在如海如洋的数据中挖掘出蕴含的知识成为急迫解决的问题。数据仓库,数据挖掘和联机分析处理(OLAP)等技术的出现为我们从矿石中采矿或淘金提供了可能。本文详细介绍了数据仓库、数据挖掘、OLAP、元数据、决策支持系统和客户关系管理等相关新技术的概念、发展和内容。     

论数据挖掘在预防小区犯罪中的应用

数据挖掘是指从数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的及有潜在应用价值的信息或模式。数据挖掘技术应用于预防小区犯罪,采用CRISP-DM方法论,通过数据理解、数据准备、模型选择、建立模型、训练模型、评估模型等流程,可以对犯罪分布区域、犯罪分子惯用手段、犯罪行为特征、受害人特征、受害人群识别等进行分析,识别高犯罪率的小区及犯罪特征。     

浅谈“互联网+彩票”发展新趋势

正物联网和大数据是近年来炙手可热的互联网新科技技术,二者有着严密的递进协作关系,如果将它们合理应用到彩票行业中,通过物联网采集大数据,再通过大数据分析对物联网提供的海量、动态、高增长、多元化、多样化的彩票行业各类数据进行高速处理,全面提升彩票行业整体的信息化水平,以便彩票机构实现精准决策和政策调整,对指导国家彩票均衡发展起到重要作用。     

公安数据仓库和数据挖掘应用研究

本文对公安数据仓库的建设进行了研究，对公安数据挖掘的一些方法进行了探讨，分析了公安数据仓库和数据挖掘的整体框架。     

海量定位数据存储技术与警务应用研究

随着科技的不断发展,海量数据的大量出现,存储技术正发生革命性的变化。针对海量定位数据的存储与应用问题,综合分析了现有存储技术与对象存储技术,并且对海量数据存储的数据库策略进行了阐述。结合公安定位数据的特点,寻求更适合于海量定位数据存储的技术与方法,应用于公安定位数据警务应用的实际工作中。     

大数据时代的云南水利信息化建设

正数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素;人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余的"大数据"时代已经到来。面对有可能对社会经济产生革命性影响的这样一个概念,如何深入理解"大数据",如何将其与我们行业信息化建设工作紧密联系起来,是十分值得研究和思考的问题。结合本人在水利信息化建设中的经验,就大数据时代如何开展好水利信息化建设,谈一些自己的体会。     

公安信息领域数据仓库建设研究

本文首先简要介绍公安信息系统建设的现状,再介绍了数据仓库技术,然后针对公安信息系统建设中的问题提出应用数据仓库技术进行解决的思路,并结合实际进行了模拟数据集市的创建,最后对进一步应用进行了展望。     

孙建友——坚持螺旋式创新发展构建智慧警务新生态

近年来,随着大数据、云计算、人工智能、5G通信等技术的快速发展及深化应用,以海量信息和数据挖掘为特征的大数据时代已经到来,全国公安信息化建设实现了一次又一次跨越式发展。各地公安围绕警务工作向扁平化、可视化、智能化、协同化、移动化等方向发展,不断推进智慧警务建设步伐,取得了丰硕的实战应用成果。     

基于等级保护测评工作的数据挖掘研究

随着等级保护测评工作的稳步推进,测评工作将产生海量的测评数据。以测评报告形式存在的各种数据无法有效提取有价值信息。从等保测评与数据挖掘的契合点入手,综合运用数据挖掘技术,将各项测评数据数字化,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,以形成辅助决策报告,帮助企业建立切实可行的信息安全管理系统,使其安全管理水平将达到一个新的高度。     

用大数据技术提升图书信息管理水平

本文主要探究了在未来大数据时代，图书馆，特别是教学、研究型大学的图书馆应该如何利用大数据技术来提高海量增长的文献数据挖掘、分析和处理能力，更好地服务于从事教学、科研的师生，尤其是提高对科研用户的服务能力，大幅提升图书信息管理水平的问题。     

公安业务信息数据挖掘研究

本文首先简要介绍了数据挖掘技术,然后就公安信息系统建设现状对数据挖掘提出了要求,并结合模拟数据进行了尝试性的数据挖掘,最后对数据挖掘进一步应用进行了展望。     

一种基于数据聚类技术的情报分析系统研制

数据聚类技术是一种根据数据之间相似程度，对海量数据进行分类的信息处理技术。公安信息化建设积累了海量情报数据。本文简要介绍一种利用聚类技术的情报分析系统的研制原理以及实际应用。     

Hadoop与ETL技术在视频数据中的应用

随着城市建设的快速发展,人口和规模急剧扩张,视频作为城市最重要的感知数据,为了更好地服务于公共安全,需要我们对海量视频监控数据迅速完成数据的价值"提纯"并进行深度应用。基于Hadoop技术与ETL技术,通过建立大数据平台、数据交换共享平台和数据集市来实现视频数据清洗与处理业务。视频数据清洗与处理业务重点完成海量视频数据的统一存储、管理、信息共享和提供数据资源服务,并作为应用系统的支撑,针对不同业务建立不同专题,建立完善的视频数据采集、加载、存储、分析和应用展示的架构体系,实现海量视频数据的深度应用。     

大数据时代“数据信息引导侦查”模式研究

"数据信息引导侦查"模式是"信息引导侦查"模式在大数据时代的创新产物,具有坚实的理论与实践基础。但是,"数据信息引导侦查"模式具有典型的双面性,需要明确合法性、及时性、准确性、适度性的原则。在实践架构中,"数据信息引导侦查"模式首先在共享层面要加快构建数据仓库,其次在分析层面要提升基于云计算的OLAP与数据挖掘技术,最后在制度层面要完善一体化机制、信息化主体、保密性制度。     

政务智能体系及其核心技术研究

政务智能是电子政务建设中的重要内容.从政务智能的发展历史入手,总结了政务智能的概念、内涵及其核心内容;通过对政务智能本身发展特点及对商务智能的分析,提出了集成化的政务智能体系架构和政务智能技术架构,并对政务智能的核心技术进行了分析阐述,这些技术包括:数据仓库和数据集市,联机分析处理,数据挖掘,知识管理,政务信息门户等.     

湖北警官学院教授风采

<正>麦永浩,男,1959年生,广东鹤山人,现任湖北警官学院教授、电子数据取证重点实验室主任,专业技术二级警监。华东理工大学计算机科学与信息工程博士,武汉大学刑法学2003年出站博士后。主要研究方向为计算机取证及电子数据司法鉴定、信息安全法、数字知识产权保护、计算机安全与计算机犯罪、数据仓库与数据挖掘等。近年来,麦永浩教授主持的重要科研课题主要有:国家社会科学基金项目"计算机取证研究"、公安部应用创新计划项目"电子取证技术及相关法律对策研究"、湖北省自然科学基金项目"计算机证据研究"等     

基于公安情报的物联网信息挖掘技术研究

物联网的出现和应用,对信息的多角度、全方位、深层次采集发挥了革命性作用,为获取公安情报提供了新颖的平台,解决了公安情报源建设存在的一些盲区,有效地延伸、拓展了公安情报获取的时间和空间.基于云计算的物联网数据挖掘构架包括数据接入层、数据集成层、数据挖掘平台层、业务控制层和交互层,能够实时、高效地从物联网的海量、动态、异构数据中挖掘公安情报,提高警务决策的正确性,更好地适应动态管理、打击犯罪的需要.     

关于在监所管理中引入数据挖掘技术的思考

信息资源被列为国家信息化要素的第一位，信息资源的开发利用是国家信息化的核心任务。随着近二十多年来公安监管信息化建设的不断发展，“监所数据库”建设及应用得到了长足的发展，对于监管工作的支撑与保障作用日益凸显。然而，在面对监管工作中日益积累的各类数据，如何进一步从海量的数据中提取有用的数据，尽可能的挖掘数据中存在的潜在价值，正是当前监管信息化工作的重点之一，在监所管理中引入数据挖掘技术正是为了顺应这种需求背景而展开的研究。