盧子涵， 胡嘯峰， 侯苗苗

(1.中國人民公安大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院， 北京 100038;2.安全防范技術(shù)與風(fēng)險(xiǎn)評估公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 102623)

0 引言

我國侵財(cái)類犯罪案件數(shù)量占比高，破案率低[1]，嚴(yán)重威脅著人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全，乃至影響社會(huì)的穩(wěn)定。在經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的新時(shí)代，人民群眾對公安機(jī)關(guān)預(yù)防、打擊侵財(cái)類案件提出了更高的要求。搶劫、搶奪和盜竊3類典型侵財(cái)類案件具有代表性，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，僅每年發(fā)生的盜竊案數(shù)量在刑事案件數(shù)量中的占比就能達(dá)到60%，長期威脅人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。

李衛(wèi)紅等[2]利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了侵財(cái)類案件預(yù)測模型，可挖掘風(fēng)險(xiǎn)要素與案件風(fēng)險(xiǎn)之間的非線性關(guān)系；胡嘯峰等[3-5]研究了熱應(yīng)力與侵財(cái)類案件之間的相關(guān)關(guān)系，分析了侵財(cái)類案件的發(fā)生規(guī)律；邱凌峰等[6]提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的社會(huì)安全事件預(yù)測分析方法，可以預(yù)測犯罪人的類型；陳鵬等[7]利用二項(xiàng)邏輯回歸算法，以犯罪人的生物、社會(huì)和行為信息為特征，實(shí)現(xiàn)慣犯身份特征的預(yù)測識(shí)別；石拓等[8]提出一種基于Bagging和特征選擇差異性的集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行犯罪預(yù)測；杜益虹等[9]構(gòu)建基于邏輯回歸的犯罪概率預(yù)測模型，對犯罪信息進(jìn)行積分預(yù)測，按照分?jǐn)?shù)的高低預(yù)測犯罪的發(fā)生概率。Mehmet Sait Vura等[10]基于樸素貝葉斯理論提出了關(guān)于犯罪預(yù)測問題的解決方案，提出的模型在預(yù)測刑事犯罪的可疑人員方面表現(xiàn)較好。

對典型侵財(cái)類案件的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測分析，能夠及時(shí)有效地預(yù)防犯罪的發(fā)生。然而當(dāng)前大多數(shù)研究對于侵財(cái)類案件的預(yù)測分析以盜竊案居多，對搶劫、搶奪類案件的研究極少，并且大多數(shù)研究在預(yù)測案件發(fā)生概率時(shí)很少涉及對時(shí)間滯后項(xiàng)的考慮，導(dǎo)致執(zhí)法部門缺乏充足的時(shí)間制定防控策略。對典型侵財(cái)類案件的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測研究，能夠幫助公安機(jī)關(guān)合理有效地配置警力資源、制定有針對性的巡邏計(jì)劃，在源頭上減少典型侵財(cái)類案件的發(fā)生。

1 數(shù)據(jù)及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)集與研究方案

本節(jié)選取的數(shù)據(jù)來源于ZS市2005年2月1日～2015年7月31日的實(shí)際典型侵財(cái)類案件，以及2005年2月1日～2015年7月31日的實(shí)際天氣數(shù)據(jù)。

典型侵財(cái)類案件數(shù)據(jù)集共包含111 579條犯罪數(shù)據(jù)，經(jīng)過初步提取后共得到盜竊案件數(shù)據(jù)66 691條、搶奪案件數(shù)據(jù)8 608條、搶劫案件數(shù)據(jù)8 196條。天氣數(shù)據(jù)集共包含19 201條天氣數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)中包含詳細(xì)的天氣情況，一天的天氣數(shù)據(jù)包含不同時(shí)間段的測量數(shù)據(jù)，即每天測量8次或4次的天氣數(shù)據(jù)。

提取的特征通過去除與標(biāo)簽相關(guān)性較小的特征等操作后，最后選取的特征包括“時(shí)間”“發(fā)案概率”“案件總數(shù)量”“單類案件總數(shù)量”以及從天氣數(shù)據(jù)中提取的“最高氣溫”“最低氣溫”“平均氣溫”“氣象站公布當(dāng)天氣象情況”。

“時(shí)間”指的是不同時(shí)間間隔的時(shí)間值，如以1個(gè)月為時(shí)間間隔，則特征值為“201010”“201011”，以1天為時(shí)間間隔則特征值為“20111001”“20111002”；“單類案件數(shù)量”指的是在一定的時(shí)間長度內(nèi)某一類案件的發(fā)生數(shù)量；“案件總數(shù)量”是指在與“單類案件數(shù)量”相同長度的時(shí)間內(nèi)案件的發(fā)生數(shù)量；“發(fā)案概率”指的是在某一確定時(shí)間長度內(nèi)單類案件數(shù)量與所有案件數(shù)量的比值；“最高氣溫”指的是在當(dāng)天內(nèi)氣溫的最高值，一般是在下午2點(diǎn)；“最低氣溫”指的是在當(dāng)天內(nèi)氣溫的最低值，一般是在凌晨2點(diǎn)；“平均氣溫”指的是一天中氣溫的平均值。“氣象站公布當(dāng)天氣象情況”指的是氣象站在一天中不同時(shí)段實(shí)時(shí)監(jiān)測的天氣情況；“降水量”指的是一定時(shí)間長度內(nèi)降水的平均值。其中，“發(fā)案概率”作為預(yù)測的標(biāo)簽值，是連續(xù)值。

研究方案如圖1所示。首先進(jìn)行提取關(guān)鍵字、處理時(shí)間特征等數(shù)據(jù)處理工作，其次將數(shù)據(jù)集按照一定的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測試集，運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法對訓(xùn)練集進(jìn)行回歸分析[11]和交叉驗(yàn)證[12]，然后用測試集進(jìn)行準(zhǔn)確性檢驗(yàn)、提出最優(yōu)模式。

圖1 典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率分析研究方案

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對一定時(shí)間長度下的案件數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算案件發(fā)生頻率；對每天的最低氣溫和最高氣溫進(jìn)行整理；統(tǒng)計(jì)每一天的平均氣溫；對每一個(gè)時(shí)間長度中的天氣情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，天氣情況經(jīng)過分類后包括“雷暴”“霾”“晴”“閃電”“無法觀測”“霧”“雨”7種情況。最終的樣式如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)樣式

(1)對天氣數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理時(shí)，首先提取“氣象站公布當(dāng)天氣象情況”中的關(guān)鍵字。如表2所示，原本在數(shù)據(jù)集中有25種天氣狀況，其中有些特征雖然表示的天氣狀況相同卻表述不同，并且過多的特征屬性會(huì)降低模型的擬合效果。因此，通過提取關(guān)鍵字來統(tǒng)一格式，數(shù)據(jù)表中的天氣狀況統(tǒng)一為“雷暴”“霾”“晴”“閃電”“無法觀測”“霧”“雨”7種情況。

表2 “氣象站公布當(dāng)天氣象情況”關(guān)鍵字提取

(2)插補(bǔ)空白值?！皻庀笳竟籍?dāng)天氣象情況”特征中包含有大量的空白值，綜合同一個(gè)樣本內(nèi)其他特征的值，將空白值填充為“晴”；在“降水量”特征中，將空白值填充為“0”；“最高氣溫”和“最低氣溫”兩列特征值用當(dāng)天的最低氣溫或最高氣溫填補(bǔ)。

(3)對犯罪數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理時(shí)，首先將天氣數(shù)據(jù)表和犯罪數(shù)據(jù)表合并。為了減小誤差，合并的原則定為：使犯罪數(shù)據(jù)的時(shí)間值和天氣數(shù)據(jù)的時(shí)間值最接近。這里需要注意的是，天氣數(shù)據(jù)表在“11.01.2013 23:00”之前是每天測量8次，在“10.01.2013 20:00”之后每天測量4次到6次不等，即犯罪時(shí)的天氣情況最長誤差間隔不超過3小時(shí)。

對合并的犯罪、天氣數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理時(shí)，按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度對某一類案件數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，生成特征“單類案件數(shù)量”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度對所有案件數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，生成特征“總案件數(shù)量”；根據(jù)前兩個(gè)特征的比值，生成特征“發(fā)生概率”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度統(tǒng)計(jì)最高氣溫生成特征列“最高氣溫”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度統(tǒng)計(jì)最低氣溫，生成特征列“最低氣溫”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度統(tǒng)計(jì)平均氣溫，生成特征列“平均氣溫”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度統(tǒng)計(jì)降水量，生成特征列“平均降水量”；按照預(yù)設(shè)的時(shí)間長度統(tǒng)計(jì)“氣象站公布當(dāng)天氣象情況”特征中不同天氣情況的次數(shù)。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

基于前文構(gòu)建的犯罪數(shù)據(jù)集和天氣數(shù)據(jù)集，為預(yù)測典型侵財(cái)類案件的發(fā)生概率，本文基于python3.7中開源機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫Sklearn的嶺回歸[13]、線性回歸[14]、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸[15]、支持向量回歸[16]以及K最近鄰回歸[17]共5種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型對典型侵財(cái)類案件的發(fā)生概率大小進(jìn)行回歸預(yù)測，并比較其性能。

2 結(jié)果與討論

本文構(gòu)建模型時(shí)采用的是十折交叉驗(yàn)證法，并用平均絕對誤差(MAE)[18]和R2[19]值的大小對模型的性能進(jìn)行評估。平均絕對誤差(MAE)越小，R2值越大代表模型的性能越好。如公式(1)、公式(2)所示。

(1)

(2)

2.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)考慮時(shí)間滯后的概率預(yù)測

為研究考慮時(shí)間滯后的典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率預(yù)測方法，以月份為時(shí)間長度劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，模型的預(yù)測結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3可知，對盜竊案、搶劫案、搶奪案而言，性能最好的模型均為K最近鄰模型，R2值分別為0.83, 0.88和0.8。模型的預(yù)測值與真實(shí)值的結(jié)果比較如圖2～4所示。

圖3 搶劫案件預(yù)測值與真實(shí)值的結(jié)果比較

圖4 搶奪案件預(yù)測值與真實(shí)值的結(jié)果比較

圖中y表示真實(shí)值，“Ridge” “Linear Regression” “Elastic Net” “SVR”和“KNN”分別代表模型預(yù)測值。

圖5所示為盜竊類案件特征的熱圖分析結(jié)果，可見：盜竊類案件中的“單個(gè)案件數(shù)量”與發(fā)案概率的相關(guān)性為0.82，“總案件數(shù)量”與發(fā)案概率的相關(guān)性為0.78，即本月的盜竊案件數(shù)量或總體案件數(shù)量都與下一個(gè)月的盜竊案發(fā)生概率成正相關(guān)，也就是本月盜竊類案件的數(shù)量或總體案件數(shù)量越多，下一個(gè)月的盜竊類案件發(fā)生概率越大。

圖5 盜竊類案件熱圖

圖6所示為搶劫類案件特征的熱圖分析結(jié)果，可見：

圖6 搶劫類案件熱圖

(1)搶劫類案件的發(fā)案概率與“時(shí)間”特征的相關(guān)性小于-0.8，即搶劫類案件的發(fā)案概率和時(shí)間成負(fù)相關(guān)性，也就是隨著時(shí)間發(fā)展搶劫案的發(fā)案概率越來越小。

(2)搶劫案件的發(fā)生概率與“總案件數(shù)量”特征的相關(guān)性小于-0.6，即搶劫類案件的發(fā)案概率和總案件數(shù)量成負(fù)相關(guān)，也就是上個(gè)月中總案件數(shù)量越多本月的搶劫類案件發(fā)生概率越小。

(3)搶劫類案件的“單個(gè)案件數(shù)量”和“晴”兩個(gè)特征的相關(guān)性為-0.45，即搶劫類案件的發(fā)生數(shù)量和一個(gè)月中的晴天數(shù)量成負(fù)相關(guān)，也就是本月中晴天數(shù)量越多則本月?lián)尳兕惏讣l(fā)生數(shù)量越少。

(4)搶劫類案件的發(fā)案概率和“晴”特征的相關(guān)性為-0.61，即搶劫類案件的發(fā)生概率與一個(gè)月中的晴天數(shù)量呈負(fù)相關(guān)，也就是本月中晴天數(shù)量越多則下個(gè)月?lián)尳兕惏讣l(fā)生概率越小。

圖7所示為搶奪類案件特征的熱圖分析結(jié)果，可見：

圖7 搶奪類案件熱圖

(1)搶奪類案件的發(fā)案概率與“時(shí)間”特征的相關(guān)性為-0.79，即搶奪類案件的發(fā)案概率和時(shí)間成負(fù)相關(guān)性，也就是隨著時(shí)間發(fā)展搶劫案的發(fā)案概率越來越小。

(2)搶奪類案件的發(fā)生概率與“總案件數(shù)量”特征的相關(guān)性為-0.55，即搶奪類案件的發(fā)案概率和總案件數(shù)量成負(fù)相關(guān)，也就是上個(gè)月中總案件數(shù)量越多本月的搶奪類案件發(fā)生概率越小。

(3)搶奪類案件的發(fā)生概率與“晴”特征的相關(guān)性為-0.56，即搶奪類案件的發(fā)案概率與一個(gè)月中的晴天數(shù)量呈負(fù)相關(guān)，也就是說本月中晴天數(shù)量越多則下個(gè)月?lián)寠Z類案件發(fā)案概率越小。

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率預(yù)測分析

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)考慮時(shí)間滯后的典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率研究中發(fā)現(xiàn)，天氣狀況的統(tǒng)計(jì)數(shù)量與案件的發(fā)生概率有一定的相關(guān)性，因此構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)犯罪數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)的典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率預(yù)測分析模型。其中，實(shí)時(shí)的犯罪數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)都以天為單位。

在2.1的基礎(chǔ)上繼續(xù)進(jìn)行關(guān)鍵字提?。?1)提取發(fā)案地域，將發(fā)案地域分為“鄉(xiāng)村”“其他區(qū)域”“城區(qū)”“郊區(qū)”和“鎮(zhèn)”5個(gè)類別。(2)提取派出所的名稱，按照派出所的名稱劃分管轄地域。(3)統(tǒng)計(jì)平均風(fēng)速和平均水平能見度。(4)由于“氣象站公布當(dāng)天氣象情況”這一特征在一天的長度中包含多個(gè)天氣類型，因此將各個(gè)特征處理為啞變量。數(shù)據(jù)樣式如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)樣式

將處理好的數(shù)據(jù)帶入模型中得到分析結(jié)果如表5所示。

根據(jù)表5可知，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的侵財(cái)類案件發(fā)生概率預(yù)測只有搶奪案的模型泛化性能較好，K最近鄰回歸模型的R2值能夠達(dá)到0.7。搶劫案和盜竊案的模型泛化性能不突出，最高分別是K最近鄰模型的0.66和0.47。

表5 回歸模型預(yù)測性能評估

3 結(jié)論

利用ZS市2005年2月1日～2015年7月31日的實(shí)際侵財(cái)類案件數(shù)據(jù)以及2005年2月1日～2015年7月31日的實(shí)際天氣數(shù)據(jù)，提出基于時(shí)間滯后的預(yù)測分析模型。結(jié)果顯示：盜竊案中，模型性能最好的是K最近鄰模型，R2值達(dá)到了0.83；搶劫案中，模型性能最好的是K最近鄰模型，R2值達(dá)到了0.88；搶奪案中，模型表現(xiàn)性能最好的是K最近鄰模型，R2值達(dá)到了0.8。

提出基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的線性預(yù)測分析模型，利用當(dāng)天的天氣數(shù)據(jù)及在犯罪前已知的信息建立模型，對典型侵財(cái)類案件進(jìn)行線性分析預(yù)測。其中搶奪案的模型泛化性能較好，K最近鄰回歸模型的R2值達(dá)到0.7。搶劫案和盜竊案的模型泛化性能不突出，最高分別是K最近鄰模型的0.66和0.47。對線性預(yù)測分析結(jié)果不好的原因進(jìn)行了分析：(1)劃分的時(shí)間段太小時(shí)，各個(gè)案件的發(fā)生均具有偶然性和隨機(jī)性。(2)數(shù)據(jù)錄入不規(guī)范。

本文的研究成果預(yù)期可以為執(zhí)法機(jī)關(guān)提供預(yù)測典型侵財(cái)類案件發(fā)生概率、內(nèi)部特征之間相關(guān)性的預(yù)測分析模型，能夠?yàn)閳?zhí)法機(jī)關(guān)的科學(xué)決策提供方法依據(jù)，為建設(shè)綜合性的犯罪預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)提供方法支撐。