智能公交一卡通極大地方便了人們的出行，研究人員又在開發(fā)它的新功能：抓小偷！他們在北京測試了這種大數(shù)據(jù)挖掘方法，結(jié)果成功地“驗(yàn)證”了近９３％的小偷。

　　美國羅格斯大學(xué)熊輝教授等人日前在舊金山舉行的知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘大會上報(bào)告了這一成果。其原理如下：絕大多數(shù)乘客乘坐公交車或地鐵出行時(shí)，會選擇最優(yōu)出行方案，要么用時(shí)最短，要么換乘次數(shù)最少；但有極少數(shù)人的乘車路線很奇怪，比如會繞行一大圈或者突然改變乘車路線，沒有什么規(guī)律可言，如果某人的異常行為足夠多，那么他有可能是小偷。

　　道理看似簡單，但要找到真正的小偷難度不小。研究人員指出，自動售檢票系統(tǒng)收集了數(shù)百萬名乘客的海量出行記錄，其中只有很少部分人可能是小偷，在如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)中識別出這么一小群人無異于大海撈針。

　　為此，研究人員通過兩個(gè)步驟分析了北京市２０１４年４月至６月間約１６億次公交卡刷卡數(shù)據(jù)記錄，共涉及約６００萬名乘客。第一步，他們把北京劃分為居住、工作、教育、購物、娛樂、醫(yī)療等多個(gè)小功能區(qū)塊，建立起包括８９６條公交路線、近４．５萬個(gè)公交車站與１８條地鐵路線、３２０個(gè)地鐵站的公共交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)建模從龐大的公交卡記錄中過濾掉普通乘客；第二步，結(jié)合從警方報(bào)告和微博上收集到的失竊信息，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法從異常出行信息中挖掘出潛在的小偷。

　　結(jié)果顯示，如果以后來確認(rèn)的小偷驗(yàn)證，按上述方法可以歸為“行為異?！钡臏?zhǔn)確率高達(dá)９２．７％。但是反過來的精度有點(diǎn)低：每篩選出１４個(gè)“行為異?！钡目梢烧?，只有１人后來被確認(rèn)為小偷。

　　盡管如此，熊輝認(rèn)為，使用閉路攝像頭監(jiān)控少部分可疑者遠(yuǎn)比追蹤數(shù)以百萬計(jì)的乘客更高效。但是如果小偷頻繁換用公交卡呢？他說，就算換卡也有辦法，比如小偷經(jīng)常團(tuán)伙活動，這也是一個(gè)明顯的特征。

　　也有專家對這種技術(shù)表示質(zhì)疑。英國《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志援引倫敦交通局首席技術(shù)官沙希·維爾馬的話說，從倫敦的有關(guān)記錄看，大量普通乘客出行時(shí)也會有各種“怪異、精彩、復(fù)雜”的行為，要從海量乘客中篩選出極少數(shù)罪犯不像聽起來那么容易。

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