張海濤，王斌君，張洪濤

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)，北京 100038；2.哈爾濱市公安局，黑龍江哈爾濱 150001）

公安情報(bào)信息挖掘技術(shù)研究綜述

張海濤1，2，王斌君1，張洪濤2

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)，北京 100038；2.哈爾濱市公安局，黑龍江哈爾濱 150001）

隨著國(guó)家對(duì)情報(bào)工作的重視程度不斷強(qiáng)化及公共安全部門的現(xiàn)實(shí)需求，使公安情報(bào)工作面臨著更高、更嚴(yán)格的要求，公安情報(bào)工作的重要性與難度正在不斷加大。在此背景下，對(duì)國(guó)內(nèi)外公安情報(bào)挖掘技術(shù)進(jìn)行梳理，對(duì)各技術(shù)方法的基本思想、技術(shù)特點(diǎn)及應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)分析，比較它們的性能差異和各自存在的優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)，提出了存在的問(wèn)題與研究的方向，目標(biāo)是為實(shí)現(xiàn)公安情報(bào)為國(guó)內(nèi)安全及警務(wù)戰(zhàn)略服務(wù)。

公安情報(bào)；數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；知識(shí)發(fā)現(xiàn)

0 背景

2013年11月中央國(guó)安委成立，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)涉及國(guó)家安全的重大事項(xiàng)和重要工作，委員會(huì)的目的是推進(jìn)組建負(fù)責(zé)情報(bào)、軍隊(duì)、外交、公安等內(nèi)容的國(guó)家安全，其中一項(xiàng)重要工作是整合國(guó)家原先分散的情報(bào)搜集與分析能力，彰顯了情報(bào)信息在國(guó)家安全戰(zhàn)略中的重要位置?，F(xiàn)實(shí)中，國(guó)際與國(guó)內(nèi)錯(cuò)綜復(fù)雜環(huán)境使得情報(bào)愈加成為國(guó)家安全的保障，而公安情報(bào)是其中的重要組成部分。公安情報(bào)在“情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)”警務(wù)模式下已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，發(fā)揮了情報(bào)先導(dǎo)作用，有力地推動(dòng)了公安工作的發(fā)展。但鑒于我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌和社會(huì)改革轉(zhuǎn)型的特殊時(shí)期，社會(huì)矛盾復(fù)雜尖銳，世情、國(guó)情和網(wǎng)情相互交織和影響，使得公安情報(bào)收集工作面臨嚴(yán)峻復(fù)雜的形勢(shì)，也提出了更迫切的要求。

情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)的新型模式給公安情報(bào)工作提出了明確的指導(dǎo)原則，促使公安相關(guān)情報(bào)部門將信息化建設(shè)擺在了重要位置，通過(guò)信息化意識(shí)與技能的提高，加強(qiáng)了情報(bào)部門對(duì)情報(bào)信息的獲取、研判與使用能力；通過(guò)積極發(fā)揮情報(bào)先導(dǎo)的作用，相關(guān)部門以國(guó)家金盾工程建設(shè)為契機(jī)，努力創(chuàng)新，投入了大量經(jīng)費(fèi)建設(shè)情報(bào)基礎(chǔ)設(shè)施，研究開(kāi)發(fā)了一批適于面向偵查實(shí)踐所需要的情報(bào)分析系統(tǒng)，培養(yǎng)了很多素質(zhì)較高的情報(bào)工作人員，改善了公安部門傳統(tǒng)低效率的情報(bào)工作的落后局面，為國(guó)家安全與政治穩(wěn)定、維護(hù)社會(huì)公共安全以及預(yù)防、制止與懲治犯罪發(fā)揮了重大作用。總之公安情報(bào)是警務(wù)的靈魂，是公安情報(bào)部門體現(xiàn)偵查能力的最高標(biāo)準(zhǔn)，是公安機(jī)關(guān)及其他安全部門發(fā)揮職能作用和完善打擊能力的關(guān)鍵手段。

1 公安情報(bào)范疇

關(guān)于公安情報(bào)范疇的認(rèn)識(shí)，公安情報(bào)學(xué)界看法不一［1］，這里借用警察法的規(guī)定圈定公安情報(bào)范疇。警察法規(guī)定，人民警察的任務(wù)是維護(hù)國(guó)家安全，維護(hù)社會(huì)治安秩序，保護(hù)公民的人身安全、人身自由和合法財(cái)產(chǎn)，保護(hù)公共財(cái)產(chǎn)，預(yù)防、制止和懲治違法犯罪活動(dòng)。針對(duì)性地，公安情報(bào)可理解為:公安情報(bào)是對(duì)公安機(jī)關(guān)職能范圍內(nèi)涉及國(guó)家安全與社會(huì)公共安全相關(guān)的信息進(jìn)行分析研判的結(jié)果，其內(nèi)容主要涉及國(guó)內(nèi)安全、社會(huì)穩(wěn)定、社會(huì)公共安全及其相關(guān)危害因素。區(qū)別于商業(yè)情報(bào)、軍事情報(bào)等其他情報(bào)現(xiàn)象，公安情報(bào)信息強(qiáng)調(diào)的是針對(duì)國(guó)內(nèi)安全、社會(huì)維穩(wěn)和社會(huì)公共安全及社會(huì)秩序的情報(bào)因素挖掘；情報(bào)做為一種必需品，其目標(biāo)是幫助公安及國(guó)內(nèi)其他安全相關(guān)部門維護(hù)國(guó)家安全、社會(huì)穩(wěn)定，維護(hù)社會(huì)公共安全和治安秩序，對(duì)潛在含攻擊性、與安全密切相關(guān)的，可能危害國(guó)家安全與社會(huì)穩(wěn)定的活動(dòng)提供預(yù)警與輔助打擊支持。

2 公安情報(bào)挖掘技術(shù)

公安情報(bào)技術(shù)是建立在數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上的，并應(yīng)用于公安情報(bào)工作各環(huán)節(jié)的技術(shù)手段。公安情報(bào)技術(shù)涵蓋范圍廣泛，以下章節(jié)著重闡述情報(bào)體系中最為核心的情報(bào)挖掘技術(shù)。公安情報(bào)源不僅包括各種公安系統(tǒng)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息，還包括互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等在內(nèi)的一切社會(huì)信息與分析研判后的調(diào)查結(jié)果等。公安情報(bào)技術(shù)的研究驅(qū)動(dòng)源自情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)的客觀需求，研究人員既有公安情報(bào)工作一線實(shí)戰(zhàn)專家，也有公安及其他科研院?？蒲腥藛T，技術(shù)路線特點(diǎn)是一線實(shí)戰(zhàn)人員基于具體情報(bào)工作經(jīng)驗(yàn)，更注重追求直接的、現(xiàn)實(shí)的、操作性的技術(shù)細(xì)節(jié)，大多采用較成熟的理論與技術(shù)；而理論研究者傾向于對(duì)情報(bào)理論與情報(bào)挖掘方法的創(chuàng)新。

2.1 數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘是從包含有大量不完全的、有噪聲的應(yīng)用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)未知、隱含且有規(guī)律性的、可理解的、有利于決策的信息和知識(shí)的過(guò)程。做為一門綜合性的技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘不僅包含各種數(shù)據(jù)挖掘算法，還與統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的理論相互交織。公安實(shí)戰(zhàn)人員可以利用各種分析工具在大量的公安數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，使用這些模型和關(guān)系可以幫助決策部門基于數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)性做出評(píng)估、預(yù)測(cè)與決策。目前，國(guó)內(nèi)外執(zhí)法部門都在研究和探討面向相關(guān)職能領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論方法和技術(shù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、預(yù)測(cè)分析都可以應(yīng)用于具有大數(shù)據(jù)特征的違法犯罪信息領(lǐng)域。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則模式及其改進(jìn)型應(yīng)用最為廣泛，其基本思想是發(fā)現(xiàn)頻繁性至少和預(yù)定義的最小支持度一樣的所有頻集，然后由頻集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，選擇那些超過(guò)設(shè)定支持度和可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則為可行性關(guān)聯(lián)規(guī)則。如文獻(xiàn)［2］通過(guò)在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法(Apriori）基礎(chǔ)上引入敏感參數(shù)，生成一種增量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來(lái)應(yīng)用于犯罪行為分析中，有效地挖掘出犯罪行為信息庫(kù)中的新的增量犯罪行為，為公安機(jī)關(guān)在打擊、預(yù)警新的犯罪行為時(shí)提供決策依據(jù)。文獻(xiàn)［3］針對(duì)傳統(tǒng)Apriori算法低效率問(wèn)題，提出了一種適合關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的IMM_Apriori算法，通過(guò)對(duì)基于矩陣的算法進(jìn)行改進(jìn)，引入刪除壓縮技術(shù)提高了算法性能，有效地解決了Apriori算法在發(fā)現(xiàn)頻繁2-項(xiàng)集時(shí)的效率瓶頸問(wèn)題。ADVESE是美國(guó)國(guó)土安全部提出的一個(gè)研究實(shí)驗(yàn)方案，做為一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，能夠處理海量的數(shù)據(jù)實(shí)體，這些數(shù)據(jù)來(lái)源相當(dāng)廣泛，包括財(cái)政記錄、電話記錄、電子郵件、博客信息、網(wǎng)站索引以及一些電子信息記錄，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，利用這些信息系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)任何一個(gè)美國(guó)公民進(jìn)行評(píng)估，以判斷該公民是否為恐怖分子的可能性?！袄忡R”計(jì)劃背后的數(shù)據(jù)支撐系統(tǒng)Accumulo在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)多種來(lái)源的數(shù)據(jù)以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

近年來(lái)，文本信息挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的新興的分支得到了迅猛發(fā)展，其涵蓋多種技術(shù)，包括文本分類，信息抽取、自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。目的是從來(lái)源于web或者數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量的非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中獲得用戶感興趣的模式。目前，文本挖掘在多個(gè)領(lǐng)域中得到了應(yīng)用，包括在信息檢索、互聯(lián)網(wǎng)輿情分析、信息過(guò)濾等領(lǐng)域，做為文本挖掘的一個(gè)重要內(nèi)容，文本分類或聚類算法基本思想是按照一種監(jiān)督或非監(jiān)督的預(yù)定義類別體系，根據(jù)集合中文本的內(nèi)容為每個(gè)文檔進(jìn)行類別的自動(dòng)判別過(guò)程。如文獻(xiàn)［4］應(yīng)用文本分類和聚類技術(shù)于入境人員的犯罪記錄，將入境人員分為高度危險(xiǎn)分子，普通危險(xiǎn)分子和一般人員等，從而有利于公安部門決定重點(diǎn)審查對(duì)象。此外還有文檔自動(dòng)摘要［5］等相關(guān)犯罪文本挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用。國(guó)外文本挖掘技術(shù)也很好地應(yīng)用于犯罪信息領(lǐng)域，如文獻(xiàn)［6］將文本信息挖掘技術(shù)用于從案件敘述性文本中自動(dòng)識(shí)別出人名、地名、作案手段、作案工具等。信息抽取一般作為犯罪數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，信息抽取后可使用其他數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行犯罪分析［7］，Hsinchun chen，wingyan Chung等人在COPLINK項(xiàng)目［8］中應(yīng)用了文本信息挖掘技術(shù)。2006年，Wang G.，Chen H.等人利用字符串比較方法檢測(cè)以往數(shù)據(jù)庫(kù)案件文本記錄中相同的詐騙信息，從而實(shí)現(xiàn)同一犯罪詐騙的識(shí)別［9］。2007年，S.Appavu alias Balamurugan，Ramasamy Rajaram將基于決策樹(shù)的文本分類方法應(yīng)用于e-mail分類系統(tǒng)中，在截獲的電子郵件中通過(guò)文本自動(dòng)分類發(fā)現(xiàn)含有犯罪行為的郵件，從而挖掘出犯罪嫌疑人或者犯罪組織結(jié)構(gòu)［10］。此外，文本挖掘還有文本自動(dòng)摘要，模式識(shí)別［11］，文本聚類等技術(shù)在犯罪領(lǐng)域中的研究和應(yīng)用。

時(shí)至今日，數(shù)據(jù)挖掘的研究和開(kāi)發(fā)雖已取得了令人矚目的進(jìn)展，但仍有一些亟待解決和完善的課題，如挖掘算法的關(guān)鍵效率和可擴(kuò)放性，數(shù)據(jù)的時(shí)序性挖掘，缺陷數(shù)據(jù)的處理，挖掘結(jié)果的可理解性等，另外面對(duì)處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，如何提高算法效率是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)難點(diǎn)，現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法研究主要集中在效率提高、相關(guān)性分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則的維護(hù)及擴(kuò)展應(yīng)用等方面，但是大規(guī)模應(yīng)用仍受到很多問(wèn)題的困擾，仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。文本信息挖掘同樣面臨眾多難點(diǎn)，如海量的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題、半結(jié)構(gòu)化或無(wú)結(jié)構(gòu)化文本特征提取及特征空間的高維性、類別歸屬的模糊性問(wèn)題，使得自動(dòng)文本分類在許多方面的表現(xiàn)難以令人滿意，一系列原因?qū)е略趯?shí)際使用中，大量隱藏的可用性信息無(wú)法充分地挖掘出來(lái)為實(shí)際辦案所用。

2.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法

知識(shí)發(fā)現(xiàn)是交叉性研究領(lǐng)域，概念邊界模糊，在某種程度上也可稱之為數(shù)據(jù)挖掘，知識(shí)抽取或信息發(fā)現(xiàn)等。從技術(shù)上講，知識(shí)發(fā)現(xiàn)是指從數(shù)據(jù)集中按照某種方法抽取暗含的新的模式，經(jīng)過(guò)一系列處理之后，得到想要的知識(shí)。可以說(shuō)狹義的數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)步驟，但是，狹義的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程卻包含在廣義的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，兩種概念相互交錯(cuò)，很難明確區(qū)分。目前很多知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法在功能上已經(jīng)遠(yuǎn)超過(guò)了數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)初所界定的范圍，因此，此處只與狹義的數(shù)據(jù)挖掘概念相比較，以引出知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法概念，較好地概括知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中所包含的理論、技術(shù)和方法。知識(shí)發(fā)現(xiàn)從任務(wù)類型上可以劃分為分類、聚類、相關(guān)性分組或依賴時(shí)間的預(yù)測(cè)等任務(wù)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)任務(wù)在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、層算法及工具體系上各有不同，但通常包含兩個(gè)子任務(wù)，即實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取。關(guān)系抽取任務(wù)是由美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃委員會(huì)(Defense Advanced Research Projects Agency）資助的消息理解會(huì)議(Message Understanding Conference，MUC）提出，目標(biāo)是通過(guò)推動(dòng)兩種子任務(wù)的研究，實(shí)現(xiàn)情報(bào)挖掘技術(shù)的發(fā)展。MUC制定了實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)的各種規(guī)范及相應(yīng)評(píng)價(jià)體系。實(shí)體關(guān)系抽取研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)是語(yǔ)義關(guān)系抽取，語(yǔ)義關(guān)系抽取是一種從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地提取有用信息和知識(shí)的新興數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，抽取的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中兩個(gè)不同實(shí)體之間的語(yǔ)義關(guān)系。語(yǔ)義關(guān)系抽取應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括國(guó)防事業(yè)，Web行業(yè)分析，商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析，安全情報(bào)分析等都富有應(yīng)用前景，國(guó)外基于此技術(shù)的突出代表是英國(guó)執(zhí)法部門的I2系統(tǒng)，通過(guò)將偵查部門獲取的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，并利用關(guān)聯(lián)、匹配、可視化、語(yǔ)義抽取等技術(shù)實(shí)現(xiàn)情報(bào)信息的自動(dòng)分析與可視化操作，可有效地從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息。另外，文獻(xiàn)［12］通過(guò)引入實(shí)體關(guān)系模型，用關(guān)系樹(shù)的方法抽取案情信息中的實(shí)體關(guān)系，然后提出發(fā)現(xiàn)犯罪網(wǎng)絡(luò)重要人物的算法，算法明顯提高了破解具有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征的犯罪網(wǎng)絡(luò)的辦案水平。文獻(xiàn)［13］將語(yǔ)義關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于國(guó)家安全領(lǐng)域，通過(guò)乘客與危險(xiǎn)分子名單的關(guān)聯(lián)來(lái)計(jì)算乘客的危險(xiǎn)值，指導(dǎo)登機(jī)檢查，以保證國(guó)家安全。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的模糊性、復(fù)雜性特點(diǎn)，需要針對(duì)從原始的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中提取出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，從Web數(shù)據(jù)中抽取社會(huì)網(wǎng)絡(luò)涉及到對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義的理解以確定節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)挖掘旨在從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中挖掘出有意義的模式和知識(shí)。隨著WEB 2.0的發(fā)展，社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)挖掘逐漸成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的新熱點(diǎn)。如基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法的犯罪組織關(guān)系挖掘［14］，文章利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)犯罪組織關(guān)系進(jìn)行研究，通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)，提出犯罪組織中心人物及相互關(guān)系的判定方法。文獻(xiàn)［15］研究了如何通過(guò)中心度測(cè)量來(lái)發(fā)現(xiàn)恐怖組織社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)，以及如何通過(guò)可視化技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，從而發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱含的信息。文獻(xiàn)［16］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)多個(gè)具體案例展開(kāi)分析，歸結(jié)出兩種基本構(gòu)型的網(wǎng)絡(luò)單元(“核心型”和“搭伙型”）來(lái)識(shí)別跨境毒品犯罪網(wǎng)絡(luò)，提出在案件偵查經(jīng)營(yíng)中要特別注意網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)性權(quán)重大的重要角色。文獻(xiàn)［17］基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模的方法建立了具有無(wú)標(biāo)度特征、小世界特征和層次特征的犯罪組織網(wǎng)絡(luò)，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的中心度方法來(lái)識(shí)別組織中的關(guān)鍵成員，并基于網(wǎng)絡(luò)密度變化值考察不同犯罪組織結(jié)構(gòu)的運(yùn)行效率及安全性，為打擊犯罪組織的活動(dòng)制訂針對(duì)性的策略提出了構(gòu)建方案。國(guó)外也有學(xué)者通過(guò)對(duì)已有犯罪組織數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)各種犯罪組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，如Krebs［18］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法識(shí)別9·11事件中恐怖組織的核心成員；Jonathan［19］采用動(dòng)力學(xué)分析法研究成員遞減性對(duì)原組織結(jié)構(gòu)的影響；Carlo［20］對(duì)加拿大黑社會(huì)犯罪組織和9·11恐怖組織的安全性和組織效率進(jìn)行了對(duì)比研究。知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)對(duì)于情報(bào)領(lǐng)域的深入研究起到支撐作用，應(yīng)該進(jìn)一步拓展知識(shí)發(fā)現(xiàn)在情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用，豐富完善情報(bào)體系，針對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)用于情報(bào)挖掘體系的研究，文獻(xiàn)［21］提倡將知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)用于情報(bào)收集與處理的各個(gè)階段，將統(tǒng)計(jì)方法、人工智能技術(shù)應(yīng)用于情報(bào)收集、情報(bào)管理與情報(bào)分析等各個(gè)階段，從不同層面促進(jìn)情報(bào)工作的深入與問(wèn)題的解決，通過(guò)使用主動(dòng)式專題搜索引擎，深度挖掘敏感信息內(nèi)容；采用知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)與內(nèi)容發(fā)現(xiàn)技術(shù)，提取暗含的組織及其關(guān)聯(lián)關(guān)系；用分類、聚類等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)情報(bào)信息的自動(dòng)類別劃分；通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、可視化及預(yù)測(cè)等技術(shù)，對(duì)情報(bào)進(jìn)行自動(dòng)分析與理解。

目前知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法大多基于數(shù)據(jù)挖掘的思想，技術(shù)上與數(shù)據(jù)挖掘有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，兩者仍存在著許多理論上的問(wèn)題有待解決，如數(shù)據(jù)的巨量性，動(dòng)態(tài)性，噪聲與稀疏性，發(fā)現(xiàn)模式的可理解性，復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)處理，數(shù)據(jù)類型多樣性及復(fù)雜語(yǔ)義處理等問(wèn)題。基于類別劃分的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，其研究雖已取得了矚目的成就，并在各個(gè)領(lǐng)域得到很好的應(yīng)用，但仍面臨著許多需解決的問(wèn)題，如針對(duì)噪音數(shù)據(jù)的處理；基于如非均衡數(shù)據(jù)等的知識(shí)發(fā)現(xiàn)困難，文本分類、聚類算法效率較低，無(wú)法將半結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁(yè)或者非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能有效處理未登錄詞，在語(yǔ)義相關(guān)度計(jì)算方面沒(méi)有實(shí)質(zhì)突破，導(dǎo)致在處理復(fù)雜相關(guān)語(yǔ)句時(shí)性能欠佳。

2.3 其他方法

文獻(xiàn)［22］設(shè)計(jì)一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，從多個(gè)層次對(duì)文本的態(tài)度傾向進(jìn)行研判分析，基于此角度了解網(wǎng)民發(fā)帖的態(tài)度，情感傾向等。提出的方法提高了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)察工作中文本信息提取的針對(duì)性和可用性；將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到公安情報(bào)收集分析工作中，設(shè)計(jì)了一套能夠融合到公安大情報(bào)平臺(tái)中的文本傾向性分類器，通過(guò)細(xì)化分析及對(duì)網(wǎng)絡(luò)中有價(jià)值的文本進(jìn)行態(tài)度標(biāo)注，提高了公安情報(bào)收集工作的效率。然而僅對(duì)情感的分析與識(shí)別不能滿足對(duì)于情報(bào)挖掘的技術(shù)要求，實(shí)際上影響傾向性分析的因素很多，如文本處理中的分詞技術(shù)、詞性標(biāo)注、句法依存分析和語(yǔ)義標(biāo)注等直接影響到傾向性分析結(jié)果，特別是涉及到語(yǔ)義分析技術(shù)這一難關(guān)時(shí)，更是需要相關(guān)理論的進(jìn)一步創(chuàng)新。關(guān)于其他情報(bào)挖掘技術(shù)，世界各國(guó)對(duì)此都嚴(yán)加保密，美國(guó)“多條件反恐信息交換系統(tǒng)”這一著名情報(bào)分析系統(tǒng)，可知的資料顯示其基于知識(shí)庫(kù)并采用貝葉斯分析推斷的一般專家系統(tǒng)模式。

3 進(jìn)一步研究方向

世界主要國(guó)家都對(duì)情報(bào)技術(shù)的研究投入巨大，情報(bào)獲取能力已上升為一個(gè)國(guó)家的硬實(shí)力的具體表現(xiàn)，公安情報(bào)對(duì)于我國(guó)國(guó)內(nèi)安全與社會(huì)穩(wěn)定至關(guān)重要，隨著情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)模式的推進(jìn)，公安實(shí)踐已愈加依賴情報(bào)先行。目前的情報(bào)挖掘主要技術(shù)基本上建立在數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)思想基礎(chǔ)之上，具體的技術(shù)發(fā)展可直接體現(xiàn)為這兩個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)理論技術(shù)創(chuàng)新，從圖1中可以看出，情報(bào)挖掘相關(guān)理論、技術(shù)分屬領(lǐng)域邊界比較模糊，學(xué)科特點(diǎn)是具有明顯的交叉性與綜合性，未來(lái)的理論與技術(shù)創(chuàng)新極可能出現(xiàn)學(xué)科交錯(cuò)的領(lǐng)域，可能會(huì)產(chǎn)生新的學(xué)科生長(zhǎng)點(diǎn)及獲得原創(chuàng)性科學(xué)成果來(lái)提高情報(bào)挖掘能力。未來(lái)可進(jìn)一步發(fā)展海量多源數(shù)據(jù)融合與可視化分析理論與技術(shù)，云情報(bào)理論、網(wǎng)絡(luò)深度搜索技術(shù)、復(fù)雜語(yǔ)義處理技術(shù)等。

圖1 公安情報(bào)挖掘主要技術(shù)關(guān)系圖

4 結(jié)論

目前的公安情報(bào)信息挖掘技術(shù)主要是引入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域理論方法，各種方法思想交錯(cuò)，很難明確區(qū)分異同，但主旨都是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的，有價(jià)值的信息以利于決策分析。大多數(shù)方法都是基于數(shù)據(jù)挖掘思想與知識(shí)發(fā)現(xiàn)思想，并在實(shí)際工程領(lǐng)域取得了大量應(yīng)用性成果，但歸結(jié)起來(lái)，目前情報(bào)挖掘技術(shù)所取得的只是“摘取的最低枝頭上的果實(shí)”，理論上還需要繼續(xù)展開(kāi)深入研究，另外，多源數(shù)據(jù)融合及海量信息的挖掘與情報(bào)智能分析技術(shù)亟待進(jìn)一步創(chuàng)新。從實(shí)踐角度看，情報(bào)挖掘難點(diǎn)之一是在信息不完整和模糊情況下如何進(jìn)行分析、研判的理論與技術(shù)，如何克服在人類思維的過(guò)程中存在著思維定勢(shì)和認(rèn)知偏見(jiàn)，表面上看似無(wú)關(guān)而實(shí)質(zhì)上卻包含關(guān)聯(lián)性的瑣碎信息片段中如何挖掘出有價(jià)值的重要情報(bào)。公安情報(bào)部門面臨的困境是獲得的情報(bào)質(zhì)量低下，一些情報(bào)停留在表面活動(dòng)現(xiàn)象的記錄上，沒(méi)有深層次、高質(zhì)量的綜合分析，造成表層信息多、預(yù)警性的信息少；缺乏對(duì)數(shù)據(jù)信息的深度抽取和理解，造成顯性信息多，隱性信息少。這里需要指出的是，社會(huì)上對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的研究較多，它是情報(bào)信息挖掘的一個(gè)重要方向，但主要是基于公開(kāi)信息，針對(duì)輿情熱點(diǎn)檢測(cè)，民眾態(tài)度傾向分析、輿情傳播機(jī)制及輿情導(dǎo)控方面展開(kāi)研究，此類研究受資源所限，直接針對(duì)公安案情線索與國(guó)安政情類信息情報(bào)挖掘的研究較少。

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(責(zé)任編輯 陳小明）

D035.31

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金和公安理論及軟科學(xué)研究計(jì)劃(2013LLYJGADX003）項(xiàng)目資助。

張海濤(1982—），男，黑龍江人，2012級(jí)博士研究生，研究方向?yàn)樾畔踩⒂?jì)算機(jī)犯罪偵查。