[发明专利]一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法及系统

权利要求书

1.一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法，其特征在于，其实现过程为：

首先获取关系人的数据，计算相互之间的单一关系亲密度，即通过单一行为表示关系的亲疏程度；

然后使用加权平均算法对多种单一关系亲密度计算得出多维组合关系亲密度，即通过多种行为表示关系的亲疏程度；

对于关系人，如果一段时间内没有发现行为关系，则关系亲密度根据时间的推移逐渐衰退直至消失，最后得到以线性、指数或半衰期方式进行衰退的关系度衰退函数，基于该衰退函数，重新计算关系人之间的关系亲密度，从而准确获取关系人之间的关系。

2.根据权利要求1所述的一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法，其特征在于，获取的关系人数据是从公安系统数据中获取的，该数据获取基于Zookeeper集群、Hadoop集群、Spark集群架构实现：底层采用Spark on Yarn的架构模式，使用HDFS作为存储，Spark作为计算框架，数据抽取工具使用Flume、Sqoop；然后将包括宾馆住宿、网吧上网、常住人口、暂住人口、嫌疑人手机联系人的公安内部数据抽取到Hadoop的HDFS中，抽取过程中进行初步清洗，处理空值、非法数据，从而得到关系人的数据信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法，其特征在于，所述关系亲密度通过行为关系来衡量，该行为关系包括同住、伴住、同上网、同事、同行、同族，其中，

同住：关系人同时住在同一家宾馆的同一房间；

伴住：关系人同时住在同一家宾馆的两个房间，同时开房、同时退房，即时间差在N分钟以内，该N为小于等于10；

同上网：关系人同时在同一家网吧上网，同时上网、同时下网，即即时间差在N分钟以内，该N为小于等于10；

同事：关系人有在同一时间段、同一企业或单位就职的经历；

同行：关系人同时从一地去另一地，路线相同且同时到达；

同族：关系人的户籍信息属于同一宗族。

4.根据权利要求3所述的一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法，其特征在于，计算单一关系亲密度通过以下公式实现：

在该公式中，p1、p2代表两个关系人，r_i代表规则；

表示p1和p2在规则r_i下的关系度；

表示p1和p2在规则r_i下的行为次数；

α为本次计算单一关系亲密度时所针对行为次数占总体行为次数的百分比，当无法获取总体行为次数时，该α取值为1；

a为的收缩量，其取值为0-1，用于控制行为次数对关系度的增长速度；

b为的偏移量，控制行为次数对关系度的偏移量，当行为次数 时，才开始计算关系度，其取值为1到100之间的整数；

对于函数即亲密度d对行为次数c的函数，当行为次数趋于无穷时，在规则r_i下，p1、p2的关系度趋于100％，即：

5.根据权利要求1-4任一所述的一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法，其特征在于，所述多维组合关系亲密度通过以下公式计算：

p1、p2：代表两个关系人，r_i：代表规则；

表示p1和p2在的总关系度；

表示p1和p2在规则r_i下的关系度；

w_i：规则r_i的权重，w_i∈R⁺；

α：为本次计算多维组合关系亲密度时所针对行为次数占总体行为次数的百分比，当无法获取总体行为次数时，α取值为1；

为p₁→p₂的所有关系规则集合；

对与p1同p2存在的所有规则当都趋于100％时，总关系度也 趋于100％，即：