时空轨迹数据挖掘在公安经济群体事件管理中的应用

摘要

群体事件预测对群体事件管理具有重要作用.文章通过分析时空轨迹数据的特点,首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘,其次对时空轨迹数据进行预处理,最后通过优化Apriori算法,提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时空轨迹数据挖掘算法,实现在并行运算环境下对时空轨迹数据进行关联规则挖掘.实验表明:该算法可以找出经济群体事件发生的关键因素特征,这些特征值符合不同类型经济事件的特点,为公安行业经济群体事件管理提供决策部署依据.