大数据背景下数据挖掘技术在公安侦查中的应用
摘要：经济的发展和科技的进步，促进云计算、人工智能等技术的兴起。对于
新兴技术应用领域的开拓，已经成为一个国家发展的重要战略方向。将新兴技术
应用到公安侦查领域，成为公安侦查领域强有力的技术支持。本文就大数据背景
下数据挖掘技术在公安侦查中的应用展开探讨。
关键词：大数据；数据挖掘；公安侦查
引言
近年来，随着我国改革开放和现代化建设的不断深入，社会政治、经济和科
技得到了迅猛的发展。与此同时，违法犯罪的动态化、组织化、职业化、高智能
化和高科技化趋向越来越明显，经济犯罪侦查（以下简称经侦）工作出现了许多
新情况、新问题、新挑战，带有时代特征的新的犯罪形式和犯罪手段层出不穷，
网络犯罪、破坏金融管理、金融诈骗、侵犯知识产权、扰乱市场秩序等大案要案
的发案率不断提高，现代违法犯罪行为进入了一个高发期和提速期，违法犯罪的
深刻变化对公安警务改革、执法效率、犯罪控制、防范战略和侦查谋略等提出了
严峻挑战，各级经侦部门迫切需要在信息技术支撑下建立能适应新形势的工作机
制，提高工作效率，以适应形势发展对工作提出的新要求。信息技术已在公安工
作中广泛应用，各级经侦部门在实际工作中积累了海量的内部及社会数据和信息。
但是，这些宝贵的信息资源大多数还停留在增、删、改、查等传统的初级信息应
用层面。
1 数据挖掘技术
（1）人工神经网络。人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能进行
数据信息处理的数学模型，由类似于人类大脑神经元的处理单元所组成，这些处
理单元也被成为节点。神经元节点通过网络彼此互连进行数据的建模以及数据的
计算和分析。人工神经网络是基于生物神经网络功能所设计的，具有一定程度的
判断能力和决策能力，并通过数学统计学的方法进行优化，从而实现数据的统计
分析和用来提供人工感知领域的决策支持。该网络是一种自适应系统，能够根据
外界不同的数据信息改变自身内部的网络结构以适应数据建模的需要，通过主动
式地学习和总结归纳从而进行推理分析。人工神经网络具有自适应、自组织和实
时学习等特点。（2）决策树。决策树是用来辅助决策的决策支持工具。通过所
获取到的已知数据建立一颗决策树，可对这些数据进行决策分析判断，从而可为
决策者提供辅助性决策。决策树的建立过程也就是数据规则的一个生成过程，即
决策树实现了数据规则的可视化。在具体实现上，使用决策树算法按照已制定好
的决策模式对各种数据进行分类，并通过类似树状的决策结构将其构造出来。决
策树为决策者提供了结构清晰的推理框架，帮助其了解掌握各种数据之间的内在
联系，从而为进一步的分析及处理提供了决策依据。决策树具有容易理解、效率
高以及精确度准等特点。（3）聚类分析。聚类分析是指将物理对象或抽象对象
的集合划分成相似的多个对象类的分析过程。其中每个对象类中的数据对象彼此
相似，而不同对象类的数据对象则具有很大的相异性。聚类分析的目标就是将相
似的数据进行统一分类进而加以分析。依据数据对象的不同特征，对其进行聚类
分析，可以减少数据对象的数量，并通过对同一对象类中相似数据的共性特征和
不同对象类中数据的不同特性进行整体性统计分析，得出问题模型的一个或多个
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