CN109165243A - 基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统及其方法，属于公安领域。本系统包括合成作战客户端（10）、合成作战数据库（20）和solr集群（30）；合成作战客户端（10）分别与合成作战数据库（20）和solr集群（30）交互。所述的合成作战客户端（10）包括依次交互的警情处置（11）、案件研判（12）、反恐维稳（13）和活动安保（14）。本发明具有下列优点和积极效果：①结合案件库，对案件的重要信息进行分词后打分推荐，而不依赖于办案人员手动查找相似的关联案件；②给办案人员提供了侦办案件的有效参考；③能够有效地提高侦办案件的效率。

Description

基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统及其方法

技术领域

本发明属于公安领域，尤其涉及一种基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统及其方法。

背景技术

首先，现有串并案规则的相似案件推荐方法主要是利用solr的查询得分来计算相似度，而没有对案件的多要素分词匹配计算案件的相似度，导致案件推荐的相似度不高。

其次，现有相似案件推荐方法没有到对案件信息中的地点、人名进行处理；对于公安侦办案件，地点、人名是很重要的要素，对于地点、人名的匹配处理能够大大提高推荐案件的相似度。

再次，公安侦办案件时，目前能够给办案人员提供相似案件推荐的工具几乎没有，要获取相似案件信息更多的依赖于人的经验及运气，推荐案件的相似度低，导致在侦办案件时存在人力资源浪费和时间浪费的情况；如何通过智能方法有效地推荐相似度高的案件，减少资源浪费，提高侦办案件效率，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的就在于克服现有技术存在的缺点和不足，提供了一种基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐方法，用以推荐相似的案件信息给侦办案件民警，相似度较高，能够提高办案效率。

本发明的目的是这样实现的：

一、基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统（简称系统）

包括合成作战客户端、合成作战数据库和solr集群；

合成作战客户端分别与合成作战数据库和solr集群交互。

二、基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐方法（简称方法）

本方法主要是在系统的案件研判模块中使用，首先获取目标案件的案件名称、案发时间、简要案情等相关内容并通过用户给定的相关案件推荐的规则，然后在案件数据库中计算出与目标案件相似度最高的前20条案件推荐给用户。

本方法包括下列步骤：

①根据用户提供的自定义串并案规则包括案件推荐的计分规则整理并存入数据库中；

②把案件库中的信息数据同步到solr集群中，以便后续高效的查询相关案件信息；

③当用户选择一个案件进行相似案件推荐时，根据用户所选案件的案件名称、案件类别、案发时间、案发地点以及案件描述信息，从数据库中匹配出与所选案件对应的相似案件推荐规则；

④根据匹配出来的推荐规则，从solr里面查询出符合推荐规则条件的案件信息；

⑤用自然语言处理工具Stanford NER对查询出来的案件名称、案发地址、案件描述进行分词，找出其中的名词、地名以及人名；

⑥基于用户提供的案件推荐计分规则为分词过后的每个案件进行计分，然后对所有的案件根据得分进行排序，最终推荐出得分最高的前20条案件的信息。

本发明具有下列优点和积极效果：

①结合案件库，对案件的重要信息进行分词后打分推荐，而不依赖于办案人员手动查找相似的关联案件；

②给办案人员提供了侦办案件的有效参考；

③能够有效地提高侦办案件的效率。

附图说明

图1是本系统结构方框图；

图2是本方法的步骤图。

图中：

10—合成作战客户端，

11—警情处置，12—案件研判，13反恐维稳，14活动安保；

20—合成作战数据库；

30—solr集群。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明：

一、系统

1、总体

如图1，本系统包括合成作战客户端10、合成作战数据库20和solr集群30；

合成作战客户端10分别与合成作战数据库20和solr集群30交互。

合成作战数据库20存储的是合成作战客户端10所需要的各种数据其中就包括了案件的相关数据，当使用合成作战客户端10时会去合成作战数据库20中请求所需要的相关数据，然后在页面上展示并处理这些数据；Solr集群30主要是把合成作战数据库20中案件表的数据同步到Solr集群30中存储起来，当使用合成作战客户端10中案件研判的相似案件推荐方法时会从SOLR集群30中查询所有符合条件的案件信息并作分析。

2、功能块

1）合成作战客户端10

合成作战客户端10包括依次交互的警情处置11、案件研判12、反恐维稳13和活动安保14。

警情处置11中展示的是所有发生的警情的信息，当点击警情受理按钮时，当前的警情会受理成为一条案件，这时就可以在案件研判12中看到这条新的案件，然后在点击案件研判12的案发嫌疑人推荐按钮时，会调用反恐维稳13中的相关人员的信息；活动安保14在添加活动时也会调用反恐维稳13中的相关人员信息。

（1）警情处置11

该模块主要用于管理公安辖区内所发生的警情并且提供了警情受理、警情研判、警情关联案件和警情二次定位的功能。

（2）案件研判12

该模块主要用于管理公安辖区内所发生的案件并且提供了案件受理、案件研判、相似案件推荐和案件二次回填的功能。

（3）反恐维稳

该模块主要用于管理公安辖区内所有的重点人员并且提供重点人员研判、下发指令和人员管控的功能。

（4）活动安保14

该模块用于管理公安辖区内所有重大活动的安保维稳工作。

2）合成作战数据库20

合成作战数据库20是用于存储合成作战客户端10的各种业务数据的Oracle数据库，包括警情信息、案件信息、人员信息、用户信息和安保活动信息，给合成作战客户端10提供数据支撑。

3）solr集群30

solr集群30中存储了从合成作战数据库20中同步的案件信息，并提供给合成作战客户端10中的案件研判12的相似案件推荐方法使用，方便在进行相似案件推荐时能够快速的查询出符合条件的所有案件信息并进行分析。

本系统的工作机理：

1、使用ETL数据抽取工具把合成作战数据库20中的案件表的所有数据全部抽取到SOLR集群中；

2、登录合成合成作战客户端10的各个模块，然后合成作战客户端10会从合成作战数据库20中查询出各个模块所需的各类数据；

3、当访问到案件研判的相似案件推荐方法时，会从SOLR集群30中查询出符合条件的所有案件的信息。

二、方法

如图2所示为本发明提供的基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐方法的步骤图。

①根据用户提供的自定义串并案规则包括案件推荐的计分规则整理并存入数据库-201

A、用户需提供每类案件的查询规则：案件相关信息中包含“盗窃”和“撬门”关键字，时间在目标案件前后7天的规则，然后把这些规则整理并存入数据库中；

B、用户需提供案件的计分规则：在目标案件的案发时间前后7天内的案件计5分；和目标案件的简要案情中出现相同的人名计10分，然后把这些计分规则存储到数据库中。

②搭建solr集群，把案件库中的信息数据同步到solr集群中，以便后续高效的查询相关案件信息-202

a、需要先在服务器上搭建solr集群，然后创建案件表；

b、从合成作战数据库中把案件的相关信息同步到solr集群中；

③当用户选择一个案件进行相似案件推荐时，根据用户所选案件的案件名称、案件类别、案发时间、案发地点以及案件描述信息，从数据库中匹配出与所选案件对应的相似案件推荐规则-203；

④根据匹配出来的推荐规则，从solr里面查询出符合推荐规则条件的案件信息-204；

⑤用自然语言处理工具Stanford NER对查询出来的案件名称、案发地址、案件描述进行分词，找出其中的名词、地名以及人名：

ⅰ、在服务器上搭建Stanford NER自然语言处理工具的相关环境；

ⅱ、用案件库中的简要案情进行分词语言的训练，得到训练后的语言模型；

ⅲ、然后对查询出来的案件名称、案发地址和案件描述用语言模型进行分词；

⑥基于用户提供的案件推荐计分规则为分词过后的每个案件进行计分，然后对所有的案件根据得分进行排序，最终推荐出得分最高的前20条案件的信息-。

Ⅰ、先从合成作战数据库中查询出案件推荐的计分规则

Ⅱ、根据案件相关信息的分词情况对每个案件进行计分统计

Ⅲ、把所有案件按照得分进行降序排列，取出分数最高的前20条案件进行推荐。

Claims (9)

1.一种基于用户自定义串并案规则的相似案件推荐系统，其特征在于：

包括合成作战客户端（10）、合成作战数据库（20）和solr集群（30）；

合成作战客户端（10）分别与合成作战数据库（20）和solr集群（30）交互。

2.按权利要求1所述的相似案件推荐系统，其特征在于：

所述的合成作战客户端（10）包括依次交互的警情处置（11）、案件研判（12）、反恐维稳（13）和活动安保（14）；

警情处置（11）用于管理公安辖区内所发生的警情并且提供了警情受理、警情研判、警情关联案件和警情二次定位的功能；

案件研判（12）用于管理公安辖区内所发生的案件并且提供了案件受理、案件研判、相似案件推荐和案件二次回填的功能；

反恐维稳（13）用于管理公安辖区内所有的重点人员并且提供重点人员研判、下发指令和人员管控的功能；

活动安保（14）用于管理公安辖区内所有重大活动的安保维稳工作。

3.按权利要求1所述的相似案件推荐系统，其特征在于：

所述的合成作战数据库（20）是用于存储合成作战客户端10的各种业务数据的Oracle数据库，包括警情信息、案件信息、人员信息、用户信息和安保活动信息，给合成作战客户端（10）提供数据支撑。

4.按权利要求1所述的相似案件推荐系统，其特征在于：

所述的solr集群（30）存储了从合成作战数据库（20）中同步的案件信息，并提供给合成作战客户端（10）中的案件研判（12）的相似案件推荐方法使用，方便在进行相似案件推荐时能够快速的查询出符合条件的所有案件信息并进行分析。

5.基于权利要求1-4所述的相似案件推荐系统的推荐方法，其特征在于包括下列步骤：

①根据用户提供的自定义串并案规则包括案件推荐的计分规则整理并存入数据库中（201）；

②把案件库中的信息数据同步到solr集群中，以便后续高效的查询相关案件信息（202）；

③当用户选择一个案件进行相似案件推荐时，根据用户所选案件的案件名称、案件类别、案发时间、案发地点以及案件描述信息，从数据库中匹配出与所选案件对应的相似案件推荐规则（203）；

④根据匹配出来的推荐规则，从solr里面查询出符合推荐规则条件的案件信息（204）；

⑤用自然语言处理工具Stanford NER对查询出来的案件名称、案发地址、案件描述进行分词，找出其中的名词、地名以及人名（205）；

⑥基于用户提供的案件推荐计分规则为分词过后的每个案件进行计分，然后对所有的案件根据得分进行排序，最终推荐出得分最高的前20条案件的信息206）。

6.按权利要求5所述的推荐方法，其特征在于所述的步骤①的工作流程是：

A、用户需提供每类案件的查询规则：案件相关信息中包含“盗窃”和“撬门”关键字，时间在目标案件前后7天的规则，然后把这些规则整理并存入数据库中；

B、用户需提供案件的计分规则：在目标案件的案发时间前后7天内的案件计5分；和目标案件的简要案情中出现相同的人名计10分，然后把这些计分规则存储到数据库中。

7.按权利要求5所述的推荐方法，其特征在于所述的步骤②的工作流程是：

a、需要先在服务器上搭建solr集群，然后创建案件表；

b、从合成作战数据库中把案件的相关信息同步到solr集群中。

8.按权利要求5所述的推荐方法，其特征在于所述的步骤⑤的工作流程是：

ⅰ、在服务器上搭建Stanford NER自然语言处理工具的相关环境；

ⅱ、用案件库中的简要案情进行分词语言的训练，得到训练后的语言模型；

ⅲ、然后对查询出来的案件名称、案发地址和案件描述用语言模型进行分词。

9.按权利要求5所述的推荐方法，其特征在于所述的步骤⑥的工作流程是：

Ⅰ、先从合成作战数据库中查询出案件推荐的计分规则

Ⅱ、根据案件相关信息的分词情况对每个案件进行计分统计

Ⅲ、把所有案件按照得分进行降序排列，取出分数最高的前20条案件进行推荐。