鲍 世 方

(上海公安学院 上海 200137)

基于Spark/GraphX图聚类算法的入室盗窃串并案研究

鲍 世 方

(上海公安学院 上海 200137)

随着我国城镇化进程的不断加速，广泛的人口流动使社会治安环境日趋复杂，犯罪分子系列性作案居高不下，给人民的生命财产安全构成极大的威胁。针对刑事犯罪活动中日益突出的系列入室盗窃案件，提出采用图聚类算法来进行串并案分析。首先利用Spark/GraphX分布式图计算框架，通过提取入室盗窃案的案件特征，计算两两案件之间的相似度，构建案件相似度矩阵；然后依据图论理论，采用图聚类算法实现串并案分析模型。实战工作表明该模型可为侦破案件提供有效的串并线索，极大地减少人工作业，提高了侦查工作的效率。

Spark GraphX 图聚类算法 入室盗窃 串并案

0 引 言

随着我国城镇化进程的不断加速，人口的流动造成社会治安环境日趋复杂，刑事案件发案率居高不下。其中“系列入室盗窃案的发案率一直居高不下且呈高发态势[1]”，其多发性、连续性、跨区域流窜性对人民的生命财产安全构成极大的威胁，对社会的稳定发展造成了严重的影响[2]。

犯罪分子的反侦查能力日益提高，犯罪分子作案时多戴手套、穿鞋套等以达到不留“痕迹”的目的，现场的指纹和脚印等具有标识性的犯罪线索很可能被破坏，留下的案件线索有限，对传统的经验型串并案分析[2]是极大的挑战。传统的经验型串并案分析根据单一的比较明确的特征属性进行数据碰撞搜索已不能满足现实的需要，更不能很好地对抗职业犯罪和高科技犯罪。……