钱静[1]2003年在《公安信息中数据仓库与决策支持系统的应用》文中提出本文依据数据仓库技术和决策支持系统理论，结合公安信息的特点，以省级公安综合管理信息系统和其数据仓库的建设为应用背景，运用联机分析处理和数据挖掘两种工具，对公安信息建设中的若干问题提出了自己的见解和看法，并经过实践，证明其可行与可靠性。 本文主要工作如下： 1、根据数据仓库的主要特征和数据组织形式，结合省级公安综合管理信息系统的特点，给出了公安数据仓库的模型，从横向和纵向两个方面分析了省级公安综合管理信息系统和其数据仓库的结构和功能。 2、在公安数据仓库的建设过程中，主要运用了两种分析技术：一种是联机分析处理(OLAP)，另一种是数据挖掘(DM)。联机分析处理用于验证性分析，数据挖掘用于预测性分析。本文介绍了联机分析处理(OLAP)的基本操作方法，并通过关系型OLAP和多维OLAP的比较，证明了在建设公安数据仓库的过程中把两者结合使用的必要性。本文总结了公安数据挖掘的基本特点，基此提出了公安数据挖掘的一般方法。 3、本文结合决策支持系统(DSS)的相关知识，提出了在公安信息建设中，构建以数据仓库为核心，以联机分析处理和数据挖掘为手段的决策支持系统(DSS)解决方案，并描述了这种解决方案的框架设计原理。 4、介绍了公安综合管理信息系统中的一个子系统——旅馆业治安管理信息系统的研制成果，设计其数据流程图、网络流程图、程序流程图以及数据结构等。本人参与了系统研发的全过程，研究成果获得了公安部门有关专家评审组的肯定，在实际应用中取得了预期的效果。
徐珊[2]2008年在《数据仓库在江西省公安厅综合信息分析系统中的应用》文中进行了进一步梳理我国公安机关担负着打击犯罪、维护治安、管理服务社会等多方面的任务,公安信息化涉及面广、业务复杂、数据量巨大,特别是随着“金盾工程”的全面实施,公安工作信息化建设得到了飞速的发展,由此而产生了大量的公安业务数据。采用数据仓库技术,建设一个综合的、历史的、面向决策支持的公安业务综合信息分析系统,满足数据查询、分析和数据挖掘的需求,已成为公安业务信息化的一个重要环节。本文首先从决策支持和数据仓库的概念入手,分别介绍了决策支持和数据仓库的概念、数据仓库ETL过程、联机分析处理相关概念和方法、数据挖掘技术以及现有数据仓库解决方案,重点研究了基于数据仓库技术的公安综合信息分析系统的设计与实现方法。本系统选取CCIC全国犯罪信息数据库中的“在逃人员历史库”等五个业务数据库作为研究对象,采用IBM的整套商业智能解决方案(数据仓库采用DB2 UDB DATAWAREHOUSE STANDARD EDITION,olap数据库采用DB2OLAP SERVER STANDARD EDITION,前端展现工具采用Hyperion)。在设计实现部分,本文重点阐述了数据仓库系统的安装配置过程、数据抽取、转换和装载的实现过程、多维模型建立过程、前端分析工具的使用过程。在本文的最后还列举了应用此系统得到的一些相关分析结果以及系统后期的发展方向。本文为充分利用现有公安信息资源,深入挖掘目前已建成的应用数据库的信息,获得深层次的、有价值的增值信息探索出一条可行之路。本文的研究成果对今后公安系统的数据仓库建设和数据挖掘技术的应用具有一定的指导意义。
梅世军[3]2007年在《刑事案件决策支持系统研究与实现》文中提出随着数据库技术的不断成熟，数据仓库技术的以及网络技术、人工智能等计算机相关技术的不断发展，决策支持系统的开发和应用领域进一步扩大，以满足各领域决策者的各种需求。刑事案件决策支持系统作为公安信息化建设的重要组成部分。系统是在将公安机关各种业务信息进行数据集成的基础上，建立数据仓库，运用数据挖掘技术，主要围绕刑事案件和涉案人员进行分析，分析结果为公安机关打击和预防犯罪提供决策支持。本文首先对数据仓库、数据挖掘等理论知识进行简介，并对基于数据仓库的决策支持系统进行描述。其次对刑事案件决策的信息源进行划分，即案件现场信息、业务信息及社会公用信息，设计以“案件”和“案犯(人员)”为主题的数据仓库，Server 2005为数据仓库的软环境。以Microsoft SQL Server 2005中的商务智能应用程序开发工具(BI Dev Studio)作为数据挖掘工具，文中重点描述Microsoft关联规则、决策树挖掘算法的应用实例。文中系统的设计与实现部分，在需求分析的基础上，介绍与数据挖掘编程相关API及用法，如多维的ADO. NET、分析管理对象AMO等，最后介绍了系统的架构和部分功能实现。
靳钢[4]2009年在《公安综合信息系统数据仓库的建设》文中进行了进一步梳理在公安信息资源规划的基础上,利用数据仓库和数据挖掘技术对数据进行深度加工,为各级领导决策和长远规划提供理论科学依据,实现全面的信息管理和分析,是公安信息化发展的高级阶段,其效益也将是十分明显的。本论文正是以此为出发点,以联机分析(OLAP)为实现重点,重点研究了基于数据仓库技术的公安综合信息分析系统的设计与实现方法。本文为充分利用现有公安信息资源,深入挖掘目前已建成的应用数据库的信息,获得深层次的、有价值的增值信息探索出一条可行之路。本文的研究成果对今后公安系统的数据仓库建设和数据挖掘技术的应用具有一定的指导意义。本文结合公安系统的实际需求,完成了一个实际数据仓库的构建过程。包括从需求分析、模型设计到数据抽取ETL的过程,具体包括以下几部分工作：根据公安系统的特点,结合新形式下公安工作的新特征：人口流动频繁、发案率上升、作案类型复杂、破案率下降,研究了公安数据仓库的需求说明、模型设计方法,并就几个主要的主题进行了分析并设计了数据仓库的数据抽取过程。对按列存储数据仓库的技术特点和性能进行了分析,并针对基于Sybase ASIQ这种按列存储类型数据仓库产品的实现方案,在公安数据仓库中对存取性能和存储效率进行了试验和分析。联机分析处理相关概念和方法、数据挖掘技术、数据抽取、转换和装载的实现过程、多维模型建立过程、前端分析工具的使用过程。设计了数据仓库的索引,以满足对海量数据查询性能的需求。在本文的最后还列举了应用此系统得到的一些相关分析结果以及系统后期的发展方向。
张佳民[5]2008年在《基于数据仓库体系结构的OLAP和数据挖掘技术的研究与应用》文中提出近年来,数据仓库系统在电信业、银行业、零售业、政府机关等都有广泛的应用。数据仓库系统数据量迅速增长和对数据仓库系统需求的发展,对当代数据仓库系统有了新的要求,因此对数据仓库系统及其相关技术的研究有着重要的现实意义。本文通过对实现数据仓库系统的数据仓库、OLAP、数据挖掘叁方面技术进行研究,最后以某市公安信息系统为例,设计实现了公安数据仓库系统。在数据仓库设计技术方面,主要包括实时数据仓库架构的设计和维护数据仓库中缓慢变化维的代理键的研究。实验表明:基于系统数据日志的实时ETL算法和混合型实时数据仓库架构,实现了实时数据仓库与业务系统数据零延时的要求;在数据仓库中,代理键自增序列算法的使用,除了可以维护缓慢变化维,还可以极大的缩减数据仓库的存储容量。在OLAP研究方面,主要研究了OLAP的实现技术与数据存储技术,提出了MOLAP基于Cuboid的数据立方体压缩存储算法,和基于该存储结构的解压缩算法和语义查询算法。实验表明:该算法在压缩稀疏数据的同时,改进了以往多维数组压缩算法对非稀疏数据的敏感性,解决了索引维信息冗余问题。在数据挖掘研究方面,介绍了数据挖掘在数据仓库中的应用,提出最大模糊后验假设,对朴素贝叶斯分类算法进行改进,并与OLAP结合,设计了基于数据立方体的改进朴素贝叶斯分类算法,实验通过对模糊系数的调整,明显提高了朴素贝叶斯分类算法的准确率。在公安数据仓库系统设计方面,结合了公安现有的信息管理系统、全国刑侦联查系统数据接口,设计实现了行政治安和全国刑事侦查两个数据集市组成的实时数据仓库系统。
张浩明[6]2008年在《数据挖掘在公安情报系统中的研究与应用》文中研究表明我国公安机关担负着打击犯罪、维护治安、管理服务社会等多方面的任务,公安信息化涉及面广、业务复杂、数据量巨大,特别是随着“金盾工程”的全面实施,公安工作信息化建设得到了飞速的发展,由此产生了大量的公安业务数据。随着信息化建设的不断深入,对信息系统发挥的作用提出了更高的要求,于是决策支持提上了议事日程,而传统的事务型处理系统并不能很好地解决这类问题。《公安情报系统》正是在这样的背景下应运而生的。本文对公安源数据进行分析,设计了数据仓库;在此基础上,进行数据挖掘,在一定程度上达到了应用计算机技术分析数据和辅助破案的目的。本文主要包括以下几方面:(1)对公安源数据进行分析,设计了数据仓库;(2)采用Apriorj算法对公安数据进行关联挖掘,得出频繁项集,在一定支持度、置信度基础上,导出关联规则,得出反映实际犯罪情况的结论;(3)采用ID3算法对公安数据进行分类挖掘,构建出犯罪决策树,得出犯罪规律结论;(4)设计和实现了公安情报系统,此系统包括数据预处理模块、数据挖掘模块、OLAP联机分析处理模块。通过本系统,研究和建立适于公安机关侦查需要的情报分析模型和系统,改变了公安机关靠打“人海战术”的获取犯罪侦查情报的落后局面,实现从大量的犯罪数据中智能挖掘一些潜在的有用的情报信息,使公安机关的获取案件侦查情报的效率和质量得到提高,侦查破案的能力得到提升,使构建社会主义和谐社会保驾护航的本领得到增强。
王主[7]2008年在《数据仓库技术在公安综合信息系统中的应用》文中提出随着“金盾工程”的全面实施,公安工作信息化建设的飞速发展,全国公安机关先后完成以省为单位或以地市为单位的人口基本信息资源库、违法犯罪人员信息资源库、在逃人员信息资源库等重点信息资源库。但其应用系统数据存储相对独立,业务数据由各业务部门分离的计算机应用系统产生和管理,数据存储形式也不尽相同,应用系统之间很难实现共享互访,难以满足高层领导对跨业务部门、跨时间段的数据进行综合查询分析和关联分析。为此本论文依次为出发点将数据仓库技术引入到公安综合信息系统中从而解决这一难题。本文充分利用现有公安信息资源库,深入挖掘目前已建成的应用数据库的信息,将数据仓库技术引入到公安信息系统的应用上来。从数据仓库的概念入手,介绍数据仓库的概念、ETL过程、联机分析处理相关概念和方法以及现有数据仓库解决方案。同时针对出入境人员管理信息主题、犯罪人员信息主题、被盗车辆信息主题、案件信息主题进行分析及建模,阐述了数据仓库系统中利用ETL工具对异构数据源数据抽取、转换和装载的实现过程、多维模型建立过程。最后列举了应用此系统得到的一些相关分析结果以及系统后期的发展方向。
王炜[8]2005年在《一种数据仓库元数据管理模型及其公安综合应用》文中进行了进一步梳理元数据是用来创建、维护、管理和使用数据仓库的数据,是数据的数据,对元数据的管理是建设数据仓库系统的关键技术。由于每一种数据维护和分析工具需要不同的元数据和不同的元数据模型来解决数据仓库问题,在项目中建立单一的元数据库来实现单一的元模型解决所有元数据问题是不可能的,它需要一个标准来完成元数据的交换,实现多层系统和异构系统间数据实例交换,而公共仓库元模型CWM代表了基于模型的在软件系统间交换元数据的一种新途径。本文基于CWM标准,在分析了元数据管理模型不足的基础上,提出了基于统一规范及知识库的集成的数据仓库元数据管理模型,并在公安信息化建设中成功实现。具体工作如下: 首先针对元数据管理中有关元数据标准化的问题,对公共仓库元模型CWM进行了研究,描述了模型驱动架构MDA的基本思想,同时以转换包为例分析了CWM的元数据模型。 其次研究了数据仓库的基本理论,结合公安信息化中数据仓库系统的建设特点,讨论了实施数据仓库项目的主要环节和建设企业级数据仓库的数据组织模式,并对数据仓库系统的主要功能和系统运行环境进行了设计。 最后研究了元数据基本理论,分析了元数据管理模型的不足,针对目前元数据标准和工具尚未统一和健全这个事实,提出了基于统一规范及知识库的集成的数据仓库元数据管理模型,即对数据仓库各子系统中支持CWM标准的部分,实现它们的集成与互操作,对于目前业务管理上急需但数据库相关工具暂不提供CWM支持的元数据管理采用元数据库存储数据库的方式在数据层面上实现共享和交换,时机成熟时再实现服务共享。 基于统一规范及知识库的集成的数据仓库元数据管理模型能保证数据仓库元数据的可扩充性、可维护性、健壮性和归范性,能整合不同种类、不同提供商的工具和应用,显着提高数据仓库系统的投资回报。公安系统数据仓库系统的运行情况表明,这种元数据管理模型是有效的,可行的。
程日能[9]2011年在《数据挖掘技术在警务综合信息系统的应用研究》文中研究指明随着警务信息化不断推进,大量警务信息系统的应用,在其中积累了大量的案件和嫌疑人等公安数据。海量的公安数据存储在不同的数据源中,且存在非常大的数据质量问题,可能是不同的格式,难以综合分析；由于不同业务系统采集和管理的侧重点不同,一类数据源中所体现的信息是不完整的,在独立数据源中进行分析时由于数据的不完整或者缺失带来判断失误、线索中断等；大量的分析依靠人工的、重复性的工作,导致分析人员将大量的精力集中的情报线索的获取、整理、清洗、比对等重复性劳动中,而不能将主要精力集中在业务层面的分析上；高价值的情报往往极少,而且其价值越高,通常时效性越强,而当前的分析手段导致了获取情报需要较长的时间,在领导层和决策层进行分析的时候,需要进行大量的手工报表统计,不但工作量大而且分析过程较慢,不能准确及时的指导工作。数据挖掘技术是从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术,在科学研究、银行、电信、保险、交通、零售等很多领域都得到了广泛的应用。然而,由于公安数据的敏感性和机密性,数据挖掘技术在警务综合信息系统上的研究与应用上却滞后于其他领域。因此,大量的公安数据无法得到有效的应用,不能转化为知识为公安决策提供支持。本文以警务综合信息系统为研究背景,分析了公安数据的数据源与数据结构,使用CDC、Kettle数据抽取工具,对各种数据进行数据抽取、清理、集成、转换、归约,建立公安数据仓库；在数据挖掘分析过程中引入数据立方技术,分析数据立方的几种建模模式,并通过对公安数据立方体进行局部物化处理,提高挖掘分析的处理速度；运用关联规则挖掘、决策树分析、相关案件挖掘等数据挖掘算法,结合公安数据进行应用研究。对公安数据中的出入境数据挖掘频繁项集,根据目标属性产生关联规则；对出入境数据生成决策树,然后通过剪枝等方法简化决策树,生成决策规则；对公安数据中的案件数据进行转换和聚合,通过相似度矩阵方法挖掘相关案件；最后,在警务信息系统中研究对公安数据的决策分析与多维分析的设计与实现。
杨雅薇[10]2010年在《基于数据仓库和数据挖掘的行为分析研究》文中研究说明行为分析是一种特殊的社会网络分析,其目的是为国家司法(执法)部门从事案件侦查、预防和打击违法犯罪提供有效的情报信息。利用数据仓库和数据挖掘技术从看似杂乱无序的各种海量信息中发现知识,进行行为分析和特征描述,研究其中的规律和联系,从而产生情报信息并服务实战,具有相当重要的现实意义。目前,各行各业的信息和数据大多自成体系,相互独立,联合应用有一定困难,限制了情报信息的分析和获取,因此,设计了行为分析数据仓库模型,利用星型模型构建数据仓库,用关系模型存放数据,合理组织和管理数据,构建了一个可以实现跨行业跨领域、整合各类信息的数据仓库。利用OLAP动作提供多维数据,实现了行为分析的基础功能查询和比对,为情报分析人员提供辅助决策的数据信息支持。利用ID3算法实现对行为数据的分类,发现行为属性的特征模式,引入经验参考系数δ对算法进行改进。利用Apriori算法对特征属性与事件关联关系和行为特征属性问的关联关系进行挖掘研究,发现关联规则。利用概念分类的聚类思想,使用概率和频率度量对行为数据分类,获得指导情报分析的模型。应用上述研究成果于实际案例,可以实现行为分析的最终目标,即产生情报信息用来指导侦查破案。A城统计结果表明,试用行为分析后一个季度情报线索的自主发现率(非举报、报案)环比提高了11%。利用数据仓库和数据挖掘进行行为分析,可以有效拓宽情报信息的获取途径和方法,达到了研究的预期效果,有较高的实用价值。
参考文献：
[1]. 公安信息中数据仓库与决策支持系统的应用[D]. 钱静. 大连海事大学. 2003
[2]. 数据仓库在江西省公安厅综合信息分析系统中的应用[D]. 徐珊. 南昌大学. 2008
[3]. 刑事案件决策支持系统研究与实现[D]. 梅世军. 同济大学. 2007
[4]. 公安综合信息系统数据仓库的建设[D]. 靳钢. 西安电子科技大学. 2009
[5]. 基于数据仓库体系结构的OLAP和数据挖掘技术的研究与应用[D]. 张佳民. 吉林大学. 2008
[6]. 数据挖掘在公安情报系统中的研究与应用[D]. 张浩明. 同济大学. 2008
[7]. 数据仓库技术在公安综合信息系统中的应用[D]. 王主. 同济大学. 2008
[8]. 一种数据仓库元数据管理模型及其公安综合应用[D]. 王炜. 湖南大学. 2005
[9]. 数据挖掘技术在警务综合信息系统的应用研究[D]. 程日能. 广东工业大学. 2011
[10]. 基于数据仓库和数据挖掘的行为分析研究[D]. 杨雅薇. 长安大学. 2010
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