一种基于快递大数据的异常检测系统

随着信息时代的到来,快递行业迅速发展起来,推动着流通方式的转型和消费升级。人们在享受快递业发展带来巨大便捷的同时,也伴随着难以控制的流动性风险,给公共安全带来严峻的挑战。例如,偷窃的赃物通过快递方式进行销赃,利用快递方式运输毒品、爆炸物等危险物品。基于以上考虑,通过分析真实的历史快递记录,着力于研究利用快递方式进行销赃这一类犯罪行为,进而以识别该类嫌疑人为研究目标,从统计、时间和地理3方面特征进行了详细的分析。另外,提出了一种Two-Step异常检测方法用于嫌疑人的识别。该方法分为2步,第1步是过滤正常用户,第2步是识别嫌疑人。实验结果表明,通过该方法能够准确地识别出嫌疑对象,相比较传统方法,该方法能够有效地解决正负类数据不平衡问题,降低误检率,因此具有较高的实用价值。