CN111861837A - 基于公共安全研判模型快速实现的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于公共安全研判模型快速实现的方法，用于解决公安行业中各种基于多部门多行业融合数据的研判模型的构建异常困难以及研判模型的扩展性和适应性差的问题；包括数据源构建、可视化模型配置、模型执行和模型结果展现；本发明通过界面配置的方式形成节点执行栈，然后通过解析执行栈将栈里每个节点数据加载内存，并构建内存存储空间，对落地节点进行落地，最终完成整个模型执行，通过界面配置的方式构建模型，对技术要求低，非技术人员可构建模型；将整个思路解析成执行栈，执行顺序明确，且可扩展性强；执行过程是中运算的，效率高，不浪费资源；可随时更改调整和扩充，灵活性强。
Description
技术领域
本发明涉及数据融合处理技术领域，尤其涉及基于公共安全研判模型快速实现的方法。
背景技术
随着大数据时代的到来，全国各省、地市级公安机关对大数据的应用呈现出加速飞起的态势，各级公安机关都已建成或积极构建统一、整合的大数据平台，使持续发展全量数据接入、多源数据融合，将分散在各单位、各警种、各业务系统中的一个个割裂、分散的数据孤岛连接成数据大陆。同时，各级公安机关基于大数据的前提下，以公安业务实战的需求为出发点积极探索与归纳各种研判模型，这些研判模型利用多部门多行业的融合数据，以智能比对、关系深挖、机器学习等多种模式进行研判，不仅贴合实际业务场景，更支持跨部门、跨警种、跨地域的交流共享，并支持具备用户根据自身需求进行灵活调整和配置，最终实现警务工作者经验和智慧的高效推广、传承发扬。
本发明可以基于已经构建完成的大数据平台之上或独立运行，以可视化的手段，提供研判模型专家自行设计、配置各种研判模型，同时提供多样化的模型结果数据展现，为警务工作者经验和智慧高效推广成为可能。
发明内容
本发明的目的在于提供基于公共安全研判模型快速实现的方法；用于解决公安行业中各种基于多部门多行业融合数据的研判模型的构建异常困难以及研判模型的扩展性和适应性差的问题；本发明读取模型配置文件到内存中，解析模型配置文件，生成执行栈，根据执行栈内容，逐一执行执行节点，模型执行完成，保存模型执行相关数据，通过界面配置的方式形成节点执行栈，然后通过解析执行栈将栈里每个节点数据加载内存，并构建内存存储空间，对落地节点进行落地，最终完成整个模型执行，通过界面配置的方式构建模型，对技术要求低，非技术人员可构建模型；将整个思路解析成执行栈，执行顺序明确，且可扩展性强；执行过程是中运算的，效率高，不浪费资源；可随时更改调整和扩充，灵活性强。
基于公共安全研判模型快速实现的方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：数据源构建：包括基于大数据平台构建和基于外部文件构建；其中，基于大数据平台构建：数据源只构建数据的描述，包括数据包含的字段、字段存储的类型、字段存储的格式和长度；基于外部文件构建：数据源不仅构建数据的相关描述，同时存储外部导入进来的数据内容；对于数据的存储，保存在传统的关系型数据库或保存在非关系型数据库中；外部导入进来的数据采用向导式数据导入方式，具体步骤为：
S11：根据文件类型选择对应文件类型的导入方式；
S12：设置数据各字段的描述以及字段在数据文件中的位置，以列式Excel文件导入为例，列即为字段，列号即为字段位置；
S13：设置数据存储表名称和数据开始位置；
S14：开始导入；
步骤二：可视化模型配置：包含两个部分，分别为组件池的构建和模型配置，具体配置步骤为：
S21：组件池的构建，组件池分为数据组件和逻辑组件两大类；
S22：模型配置：模型配置是提供画布功能用于配置模型，画布左侧为各组件列表，右侧为画布布局区，具体的操作步骤为：
S221：从左侧组件列表中，选择需要的组件；
S222：以拖拽的方式将左侧选中的组件拖拽到右侧的画布布局区
S223：对拖入到画布布局区的组件进行操作，包括参数设置、位置调整、放大、缩小和删除；
S224：根据模型思路可以将拖入画布的组件和组件之间，进行逻辑配置连接，例如将两个数据载入组件和一个比对组件进行逻辑配置连接
S225：重复S221-S224的操作步骤，构建完成整个模型配置；
S226：将配置好的完整模型进行数据保存；
步骤三：模型执行，将配置好的模型进行后台逻辑运算，计算出数据结果并落地，具体步骤为：
S31：读取模型配置文件到内存中，模型配置文件即为可视化模型配置中保存的最终文件；
S32：解析模型配置文件，包括组件的参数解析、组件的执行顺序解析和组件与组件之间的依赖关系解析；
S33：生成执行栈，根据组件与组件之间的依赖关系、组件的执行顺序这两个条件，生成组件的执行栈，执行栈里面存储的是执行节点，其中执行节点为具备同一业务逻辑操作的组件组合；
S34：根据执行栈内容，逐一执行执行节；
S35：模型执行完成，保存模型执行相关数据，包括执行模型、执行时间和执行人数据，最后退出执行；
步骤四：模型结果展现：即将落地后的模型结果数据进行展现，展现方式包括表格、图标、文件和服务。
优选的，所述数据组件用于对数据源与数据的操作，包括数据加载组件和数据落地组件；数据加载组件用于对各种数据源进行数据加载；数据落地组件用于对模型分析结果数据进行落地；
逻辑组件用于对加载进来的数据进行业务逻辑处理，包括碰撞组件、比对组件、关系人组件、嫌疑人分析组件、串并案组件、笔录分析组件、机器学习组件；碰撞组件用于将多种数据源进行碰撞并找出多种数据源中存在关联的数据；比对组件用于将两个数据源进行比对并找出数据之间的差异性；关系人组件用于将数据源与关系人数据进行比对并找出数据源与关系人之间的隐含关系；嫌疑人推荐组件用于将案件数据源与人员轨迹数据进行分析，按照公安行业提供的嫌疑人推荐逻辑返回嫌疑人数据；串并案组件用于将案件数据源进行分析，按照公安行业提供的串并案逻辑，返回串并案结果数据。
优选的，所述根据执行栈内容逐一执行执行节的具体步骤为：
S341：顺序获取一个执行节点；
S342：根据获取的执行节点信息，获取组件信息，同时加载组件相关数据到内存中，组件相关数据为数据加载组件加载的数据，或之前执行节点执行后的结果数据；
S343：根据执行节点中配置的逻辑组件，进行逻辑运算；
S344：将S343中计算出来的结果数据开辟内存存储空间进行内存存储；
S345：判断是否需要落地，如果需要落地，执行S346；
S346：将数据保存到数据库中；
S347：执行完S344后，同时判断是否为模型结束执行节点，如果不是，重新执行步骤S341-S347，如果是，执行S35。
本发明的有益效果：本发明读取模型配置文件到内存中，解析模型配置文件，生成执行栈，根据执行栈内容，逐一执行执行节点，模型执行完成，保存模型执行相关数据，通过界面配置的方式形成节点执行栈，然后通过解析执行栈将栈里每个节点数据加载内存，并构建内存存储空间，对落地节点进行落地，最终完成整个模型执行，通过界面配置的方式构建模型，对技术要求低，非技术人员可构建模型；将整个思路解析成执行栈，执行顺序明确，且可扩展性强；执行过程是中运算的，效率高，不浪费资源；可随时更改调整和扩充，灵活性强。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于公共安全研判模型快速实现的方法，包括数据源构建、可视化模型配置、模型执行和模型结果展现；
1、数据源的构建按照类别可以分为两种，一种是基于大数据平台构建、另一种是基于外部文件构建；
1)基于大数据平台构建：数据源只构建数据的描述，主要包括数据包含的字段、字段存储的类型，字段存储的格式，长度等；数据内容还是存储在大数据平台中；
2)基于外部文件构建：数据源不仅构建数据的相关描述，同时存储外部导入进来的数据内容；
对于数据的存储，没有特定的要求，可以保存在传统的关系型数据库，也可以保存在非关系型数据库中，本发明中，提供的是nosql数据库Hbase；
对于外部文件数据具体的导入过程，可以整合主流的数据导入工具，如ETL等，本发明提供的是向导式数据导入方式，对于不懂数据库技术的非专业人员也可通过界面点击方式轻松导入数据；整个流程分为以下几步：
Ⅰ、根据文件类型选择对应文件类型的导入方式；
Ⅱ、设置数据各字段的相关描述，以及字段在数据文件中的位置，以列式Excel文件导入为例，列即为字段，列号即为字段位置；
Ⅲ、设置数据存储表名称和数据开始位置；
Ⅳ、开始导入；
整个数据导入过程步骤清晰，操作简单，没有相关技术的要求；
2、可视化模型配置，包含两个部分，组件池的构建和模型配置；
1)组件池是可视化模型配置的基础，模型配置的功能是否强大，依赖于组件池的丰富程度；本发明提供的组件池涵盖了公安行业大部分的业务操作，主要分为数据组件和逻辑组件两大类，其中数据组件，主要是对数据源与数据的相关操作，包括：
Ⅰ、数据加载组件：对各种数据源进行数据加载；
Ⅱ、数据落地组件：对模型分析结果数据进行落地；
逻辑组件，主要是对加载进来的数据进行业务逻辑处理，主要包括碰撞组件、比对组件、关系人组件、嫌疑人分析组件、串并案组件、笔录分析组件、机器学习组件等等；
Ⅰ、碰撞组件：将多种数据源进行碰撞，找出多种数据源中存在关联的数据；
Ⅱ、比对组件：将两个数据源进行比对，找出数据之间的差异性；
Ⅲ、关系人组件：将数据源与关系人数据进行比对，找出数据源与关系人之间的隐含关系；
Ⅳ、嫌疑人推荐组件：将案件数据源与人员轨迹数据(主要包括旅馆、网吧数据、WIFI数据、消费数据等)进行分析，按照公安行业提供的嫌疑人推荐逻辑返回嫌疑人数据；
Ⅴ、串并案组件：将案件数据源进行分析，按照公安行业提供的串并案逻辑，返回串并案结果数据；
除了已上这些组件，还有比较多的具备公安行业特征的业务逻辑组件；
2)模型配置，主要是提供画布功能用于配置模型，画布左侧为各组件列表，右侧为画布布局区；具体的操作过程如下：
Ⅰ、从左侧组件列表中，选择需要的组件；
Ⅱ、以拖拽的方式将左侧选中的组件拖拽到右侧的画布布局区；
Ⅲ、对拖入到画布布局区的组件进行操作，包括参数设置、位置调整、放大、缩小、删除等；
Ⅳ、根据模型思路可以将拖入画布的组件和组件之间，进行逻辑配置连接，例如将两个数据载入组件和一个比对组件进行逻辑配置连接；
Ⅴ、重复Ⅰ-Ⅳ的操作步骤，构建完成整个模型配置；
Ⅵ、将配置好的完整模型进行数据保存；
3、模型执行，就是将配置好的模型，进行后台逻辑运算，计算出数据结果并落地的过程；主要包括以下步骤：
1)读取模型配置文件到内存中，模型配置文件即为2过程中保存的最终文件；
2)解析模型配置文件，此过程将模型配置文件进行解析，主要包括组件的参数解析、组件的执行顺序解析，组件与组件之间的依赖关系解析；
3)生成执行栈，主要根据组件与组件之间的依赖关系、组件的执行顺序这两个条件，生成组件的执行栈；执行栈里面存储的是执行节点，执行节点为具备同一业务逻辑操作的组件组合；
4)根据执行栈内容，逐一执行执行节点，此过程又有如下几个步骤：
Ⅰ、顺序获取一个执行节点；
Ⅱ、根据获取的执行节点信息，获取相关的组件信息，同时加载组件相关数据到内存中，组件相关数据可以是数据加载组件加载的数据，也可以是之前执行节点执行后的结果数据；
Ⅲ、根据执行节点中配置的逻辑组件，进行相关的逻辑运算；
Ⅳ、将Ⅲ中计算出来的结果数据开辟内存存储空间进行内存存储；
Ⅴ、判断是否需要落地，如果需要落地，执行步骤Ⅵ；
Ⅵ、将数据保存到数据库中；
Ⅶ、执行完步骤Ⅳ后，同时判断是否为模型结束执行节点，如果不是，重新执行步骤Ⅰ-Ⅶ，如果是，执行5)；
5)模型执行完成，保存模型执行相关数据，包括执行模型、执行时间、执行人等数据，最后退出执行；
4、模型结果展现，即将落地后的模型结果数据进行展现的过程，可以有多种展现手段，包括表格、图标、文件、服务等多种方式；将展现手段标记为Pi，i＝1、……、n；公安人员通过电脑终端查看模型结果数据，同时采集公安人员查看模型结果数据的时刻以及展现手段；将一天的工作时间依照时间先后顺序进行分段得到4个时间段，将公安人员的查看模型结果数据的时刻与4个时间端对比，分别统计4个时间段公安人员查看模型结果数据的时刻以及对应的展现手段；统计第一个时间段，展示手段对应的次数并标记为FPi；将查看模型结果数据的时刻依照时间先后顺序进行排序，相邻两个查看模型结果数据的时刻进行时间差得到间隔差，将所有的间隔差进行求和得到公安人员的间隔总时长，并标记为TPi；将间隔总时长和次数进行去量化处理并取其数值，利用公式WPi＝(FPi/TPi)×b1+FPi×b2获取得到该公安人员对应展现手段的展现值WPi；其中，b1、b2为预设比例系数；对第二个时间段、第三个时间段和第四个时间段依照第一个时间段处理，选取展现值最大的展现手段为该公安人员在第一时间段或第二时间段或第三时间段或第四时间段的展示手段，当公安人员在第一时间段内通过电脑终端查看模型结果数据时，通过该公安人员对应展现值最大的展现手段进行模型结果展现；通过对公安人员查看查看模型结果数据的展现手段的时刻和次数进行分析得到公安人员对应展现手段的展现值，方便在对应的时间段通过对应的展现手段为公安人员进行模型结果展现；电脑终端通过人脸识别验证公安人员的身份信息，同时电脑终端内存储有公安人员的注册信息，注册信息包括公安人员的编号、姓名、入职时间和手机号，将公安人员的入职时间与当期时间进行时间差计算获取得到公安人员的入职时长；对公安人员的查看模型结果数据的时刻进行统计，当该公安人员在当天的四个时间段任意一个时间段内查看模型结果数据，则将该天标记为查看天，否，则将该天标记为未查看天，同时开始计时，当公安人员在四个时间段任意一个时间段内查看模型结果数据，则停止计时，将公安人员的入职时长标记为T2；当计时的时长等于T2×b3，则删除该公安人员的对应展现手段的展现值并停止统计；b3为预设比例系数；
1)获取模型执行相关数据；
2)根据模型执行相关数据，获取模型执行结果数据；
3)根据展现手段，展现执行结果；
数据组件：对数据加载和落地的组件，包含数据加载组件、数据落地组件；
逻辑处理：可以包含任何一种逻辑处理组件，如碰撞组件、比对组件、关系人组件等；
执行节点：具有同一业务逻辑过程的组件集；
执行栈：存储排好序的执行节点集。
本发明在使用时，读取模型配置文件到内存中，解析模型配置文件，生成执行栈，根据执行栈内容，逐一执行执行节点，模型执行完成，保存模型执行相关数据，通过界面配置的方式形成节点执行栈，然后通过解析执行栈将栈里每个节点数据加载内存，并构建内存存储空间，对落地节点进行落地，最终完成整个模型执行，通过界面配置的方式构建模型，对技术要求低，非技术人员可构建模型；将整个思路解析成执行栈，执行顺序明确，且可扩展性强；执行过程是中运算的，效率高，不浪费资源；可随时更改调整和扩充，灵活性强。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.基于公共安全研判模型快速实现的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一：数据源构建：包括基于大数据平台构建和基于外部文件构建；
步骤二：可视化模型配置：包含两个部分，分别为组件池的构建和模型配置，具体配置步骤为：
S21：组件池的构建，组件池分为数据组件和逻辑组件两大类；
S22：模型配置；
步骤三：模型执行，将配置好的模型进行后台逻辑运算，计算出数据结果并落地，具体步骤为：
S31：读取模型配置文件到内存中，模型配置文件即为可视化模型配置中保存的最终文件；
S32：解析模型配置文件，包括组件的参数解析、组件的执行顺序解析和组件与组件之间的依赖关系解析；
S33：生成执行栈，根据组件与组件之间的依赖关系、组件的执行顺序这两个条件，生成组件的执行栈，执行栈里面存储的是执行节点，其中执行节点为具备同一业务逻辑操作的组件组合；
S34：根据执行栈内容，逐一执行执行节，具体步骤为：
S341：顺序获取一个执行节点；
S342：根据获取的执行节点信息，获取组件信息，同时加载组件相关数据到内存中，组件相关数据为数据加载组件加载的数据，或之前执行节点执行后的结果数据；
S343：根据执行节点中配置的逻辑组件，进行逻辑运算；
S344：将S343中计算出来的结果数据开辟内存存储空间进行内存存储；
S345：判断是否需要落地，如果需要落地，执行S346；
S346：将数据保存到数据库中；
S347：执行完S344后，同时判断是否为模型结束执行节点，如果不是，重新执行步骤S341-S347，如果是，执行S35；
S35：模型执行完成，保存模型执行相关数据，包括执行模型、执行时间和执行人数据，最后退出执行；
步骤四：模型结果展现：即将落地后的模型结果数据进行展现，展现方式包括表格、图标、文件和服务。
2.根据权利要求1所述的基于公共安全研判模型快速实现的方法，其特征在于，基于大数据平台构建：数据源只构建数据的描述，包括数据包含的字段、字段存储的类型、字段存储的格式和长度；
基于外部文件构建：数据源不仅构建数据的相关描述，同时存储外部导入进来的数据内容；对于数据的存储，保存在传统的关系型数据库或保存在非关系型数据库中；外部导入进来的数据采用向导式数据导入方式，具体步骤为：
S11：根据文件类型选择对应文件类型的导入方式；
S12：设置数据各字段的描述以及字段在数据文件中的位置，以列式Excel文件导入为例，列即为字段，列号即为字段位置；
S13：设置数据存储表名称和数据开始位置；
S14：开始导入。
3.根据权利要求1所述的基于公共安全研判模型快速实现的方法，其特征在于，所述数据组件用于对数据源与数据的操作，包括数据加载组件和数据落地组件；数据加载组件用于对各种数据源进行数据加载；数据落地组件用于对模型分析结果数据进行落地；逻辑组件用于对加载进来的数据进行业务逻辑处理，包括碰撞组件、比对组件、关系人组件、嫌疑人分析组件、串并案组件、笔录分析组件、机器学习组件；碰撞组件用于将多种数据源进行碰撞并找出多种数据源中存在关联的数据；比对组件用于将两个数据源进行比对并找出数据之间的差异性；关系人组件用于将数据源与关系人数据进行比对并找出数据源与关系人之间的隐含关系；嫌疑人推荐组件用于将案件数据源与人员轨迹数据进行分析，按照公安行业提供的嫌疑人推荐逻辑返回嫌疑人数据；串并案组件用于将案件数据源进行分析，按照公安行业提供的串并案逻辑，返回串并案结果数据。
4.根据权利要求1所述的基于公共安全研判模型快速实现的方法，其特征在于，模型配置是提供画布功能用于配置模型，画布左侧为各组件列表，右侧为画布布局区，具体的操作步骤为：
S221：从左侧组件列表中，选择需要的组件；
S222：以拖拽的方式将左侧选中的组件拖拽到右侧的画布布局区
S223：对拖入到画布布局区的组件进行操作，包括参数设置、位置调整、放大、缩小和删除；
S224：根据模型思路可以将拖入画布的组件和组件之间，进行逻辑配置连接，例如将两个数据载入组件和一个比对组件进行逻辑配置连接
S225：重复S221-S224的操作步骤，构建完成整个模型配置；
S226：将配置好的完整模型进行数据保存。
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