面向警情数据的交互式可视分析方法

警情数据的分析和挖掘是公安部门信息工作的核心环节, 数据具有时空分布不均匀、信息记录高冗余和文 本内容难关联等特点, 导致现有信息工作中存在人工分析效率低、传统静态图表无法支持深入分析等问题. 为此, 提 出一种交互式可视分析数据特征和事件模式的方法. 首先提出一种结合多种聚类方法的 Random-STR R 树算法, 划 分出密度不同的数据簇, 随机化结点最大容纳量并构建索引结构;然后结合数据分布特征和文本特征, 利用杰卡德 距离和皮尔逊距离分析区域内的异常情况;最后基于关键词的关联程度构建加权网络图, 利用社区检测算法对其进 行关联分析. 此外, 设计并实现警情数据可视分析原型系统--PRDVis, 包含时空特征分析视图、频繁信息要素分析 视图和异常信息要素分析视图. 通过某城市警情数据进行案例分析和专家评估, 结果证明了所提方法的可用性和有 效性.