申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2020-07-01

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN111967494B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/241;G06F18/2415;G06Q50/26;G06F16/35;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2020.12.08#实质审查的生效;2020.11.20#公开

摘要：本发明公开了一种面向大型活动公安系统警卫安保的多源异构数据分析方法，通过深度学习的方式来进行文本情感分析，犯罪倾向人员画像，犯罪倾向人员轨迹分析与文本信息提取。首先对网络社交文本进行情感分析，筛选出发布不良言论的账户，对该账户所发布的全部内容与搜索记录进行分析，得出账户持有人的籍贯，年龄，文化程度等信息。对近期频繁往返于活动举办地与倾向人员籍贯地的重点人员进行轨迹分析与文本情报提取，以期有效打击犯罪，降低一线干警工作量，有效保障大型活动的顺利召开，并为公安系统犯罪预防方法的进一步研究提供了解决思路。

主权项：1.一种面向大型活动公安系统警卫安保的多源异构数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对网络社交账户所发布的文本内容进行情感分析，找出具有犯罪倾向的账户；利用Keras框架下的LSTM算法对网络社交文本数据进行情感评估，初步筛选出犯罪倾向人群；步骤2：对犯罪倾向人员进行画像，利用Tensorflow框架下的LSTM算法对步骤1筛选出的重点账户内容与重点账户搜索记录进行中文文本多标签分类，对初步筛选出的犯罪倾向人群的学历、年龄、性别和籍贯信息进行推断；步骤3：犯罪倾向人员轨迹分析与信息抽取模型；采用DBSCAN算法对犯罪倾向人员进行轨迹分析以及利用Python对社交账户进行信息抽取，对于频繁往返于目标地点的人群进行轨迹点聚类，结合轨迹产生时间进行综合分析；对社交账户进行监控，利用Python语言进行编程，对目标账户的聊天记录信息进行信息抽取得到情报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种面向大型活动公安系统警卫安保的多源异构数据分析方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD