时序数据的因果关系交互式可视分析

针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出了因果关系可视分析方法,以交互式地分析时序数据中变量间的因果关系。可视分析方法形成了参数视图用于提高因果关系探索效率、因果关系树图用于直观有效地展示变量之间的因果关系、时间视图用于比较原始时序数据、堆叠流图用于帮助用户探索时序数据的层次演变以及平行坐标图用于进行相关性分析。基于真实数据形成的原型系统交互式地验证和总结时序数据中的因果关系,从而更高效地挖掘和理解时序数据中变量之间蕴含的因果规律以帮助决策。

大数据驱动下的现代警务运行机制构建研究

现代警务运行机制构建是一项系统性、全局性、战略性工程,其核心特征是全方位、一体化、大数据赋能和警务流程再造。必须坚持警务体制重构、警务技术升级和警务流程再造“三位一体”协同推进的路径,牢牢把握住“两个基础,一个关键”。职能划定科学、机构设置简洁、职权边界清晰、警力配置合理的警务体制和以公安大数据为核心的现代警务技术体系是构建现代警务运行机制的两大基础,关键是在微观层面针对不同的公安工作或场景,推进警务流程系统性重塑、整体性变革,建立起大数据驱动下的以“感知全息、研判智能、支撑在线、整体协同”为主要运行特征的现代警务流程。