公安檔案信息化現狀論文

導語：公安檔案信息化現狀論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文闡述了公安檔案信息化的現狀，知識發現技術發展與應用概況及其對公安檔案信息化建設的重要作用，并根據公安檔案信息系統存在的問題指出了在警務領域應用知識發現技術所要解決的關鍵技術問題。

關鍵詞：檔案知識發現公安數據庫

在當前的社會轉型期，社會治安形勢日益復雜，突出表現是犯罪率明顯上升，新型犯罪不斷涌現，大案、要案層出不窮，犯罪的滋生速度快速遞增。這一嚴峻形勢使公安機關面臨著極大的壓力，而公安機關檔案管理信息化建設，對于警務創新、提高執法效率、更有效地打擊與制止犯罪具有不可估量的作用。檔案工作是公安工作的一個重要組成部分。隨著社會日益進入信息化時代，公安檔案作為一種重要的信息資源，在公安機關打擊各種違法犯罪活動、維護社會治安穩定的過程中，發揮著越來越重要的作用。改革開放以來，黨和政府高度重視檔案資源的管理和利用，公安機關的檔案工作取得了很大進步。但是，我們也應該看到，由于種種原因，目前的公安檔案管理工作還存在一些問題，應在實踐中努力解決。

1公安檔案信息化的現狀

目前，公安部正在實施金盾工程，大力進行信息化建設，從而使公安機關的檔案存儲方式發生了根本變化，由紙質檔案轉變為電子檔案。各地各警種分別建設了各自的數據庫來存儲相關的檔案信息，不僅刑事案件檔案資料(包括犯罪痕跡物證、被盜搶車輛或物品、犯罪嫌疑人等信息)，而且居民戶籍、旅館流動人口、出入境人員、在逃人員、重點監管人員、機動車、駕駛員、道路交通、消防管理等檔案資料都以電子檔案的形式加以存儲，并在維護社會治安、打擊犯罪等工作中發揮了重要作用。如根據在逃人員數據庫進行網上比對來抓捕通緝犯，極大地提高了抓捕效率。

另一方面，由于公安檔案信息系統建設中存在以下問題，警方目前只能從這些檔案信息中進行簡單查詢和統計匯總等工作，從而制約了檔案信息效能的發揮，阻礙了警方工作效率的提高。

1．1各警務數據庫彼此缺乏聯系，警方各部門間的檔案信息不能共享。刑偵、治安、戶政、消防、邊防、交通等各部門分別投入大量的人力、物力、財力建立了自己的一套信息網絡，然而由于種種原因，這些網絡未能有效互連，導致檔案信息不能在數據庫之間互相貫通、共享，以致形成了一個個的“信息孤島”。

1．2警務數據庫中檔案數據的異構性問題突出。各地警方一般根據本地財力等條件進行金盾工程建設，信息化的標準、水平不一。目前各警務數據庫中檔案信息的種類繁多，且信息標準、信息存量、運行方式乃至軟件版本等也都存在著一定的差異，兼容性不強，成為制約檔案信息共享的一大障礙。

1．3許多公安應用軟件不能充分滿足業務需要。表現在軟件開發環境不成熟，功能比較單一、運行不穩定，時常造成檔案信息丟失、泄密，甚至貽誤正常業務工作：有的公安機關投入了巨額資金建設信息網絡，卻因應用軟件不配套，只能進行簡單的檔案文件傳輸，從而使整個系統的運行效率很低。

2知識發現技術對公安檔案信息化建設的意義

不可否認，公安檔案信息化建設取得了巨大成績，各警務數據庫已存儲了大量的檔案信息。能否充分發揮這些檔案信息的作用，是衡量公安檔案信息化建設成效的重要標準，也是提高警方工作效率的關鍵。如果將知識發現技術應用于警務數據庫系統，則能從海量的檔案數據中自動發現令人感興趣的知識，如自動發現原本需經領域專家分析才能得到的案件線索等，從而為警方進行科學決策提供必要的支持，這對于提高公安檔案的利用效果和警方工作效率，進而提高公安檔案信息化建設水平都具有重要的意義。知識發現技術的作用具體體現在以下幾個方面：2．1在案件偵破方面，總結各類案件的發生規律，預測未來的防范重點，指出可疑人的特點，劃定犯罪嫌疑人的范圍，對案件進行串案并案，為案件偵破提供偵查方向和線索。

2，2在交通管理方面，監測路面狀況和交通流量，總結交通事故的發生規律，及時制定對策，有效疏導交通，以及減少交通事故的發生。

2，3在警力配置方面，科學、合理地安排警力，以應對突發事件：在消防調度決策中對人員、車輛配置、水源安排、最佳路線選擇等提供最佳方案。

3知識發現技術發展與應用概況

數據庫中的知識發現(Knowl-edgeDiscoveryinDatabases，KDD)，又稱數據挖掘(DataMin-ing,DM)，是從海量的檔案數據中提取出需要的知識的技術，當今的世界正處于一個“數據爆炸”的時代，但是要從浩如煙海的檔案數據中獲取真正有用的或感興趣的知識卻非易事，即所謂“人們被數據淹沒了，卻饑餓于知識”，于是數據庫中的知識發現(KDD)技術應運而生。KDD一詞首次出現在1989年8月由美國人工智能協會組織的第11屆國際人工智能聯合學術會議上，此后，KDD研究吸引了越來越多的研究者。近年來，國內外高校以及IBM、Microsoft、NASA等公司、機構競相投入大量資金以推動KDD的理論和應用研究，眾多企業也正在或將要實施以知識發現為基礎的商務智能項目。一個著名的例子是美國加州WalMart超市對長期積累的顧客購物檔案數據進行數據挖掘，結果發現購買紙尿布的顧客通常也會購買啤酒。經進一步調查發現，這一地區的不少已婚男子常在下班回家的路上幫太太買紙尿布，順便會買一些啤酒，于是銷售主管立即進行貨架調整，將紙尿布和啤酒的貨架擺在一起，并在附近擺放了許多佐酒的小食品，結果幾種商品的銷售量都顯著上升。

在警務領域，美國警方使用通用或商務數據挖掘工具，已實現了對知識發現技術的初步應用。如FBI將MicroStrategy商業智能平臺的報表及分析軟件應用于反恐及調查工作，以及警方將地理信息系統(GIS)與犯罪信息中心(NCIC)相結合，從中發現犯罪線索、總結發案規律和進行犯罪預防等。

我國警方現已初步建成了一些警務檔案信息系統，但目前這些系統并不支持真正意義上的知識發現任務，國內在警務領域對知識發現技術的研究離實際應用尚有相當遠的距離。

4實現警務領域知識發現所要解決的關鍵技術問題

知識發現研究的發展趨勢是強調面向領域、面向最終用戶和面向實際應用，在警務領域應重點研究解決以下問題：

4．1數據倉庫和元數據技術。通過運用數據倉庫技術來集中各個孤立的數據庫中的數據資源：通過元數據來管理異構的數據，最終可實現各部門的數據共享。

4．2適合警務應用的數據挖掘技術和算法。特別是能夠適應不同數據質量和融合語義的知識發現算法，在知識發現中對新技術的應用，以及分布、并行算法的設計與實現等是決定知識發現質量的關鍵。

4．3面向一線干警的自然語言需求獲取模型。現有的知識發現系統需要由專業人員來操縱知識發現過程：而未來的趨勢是知識發現領域的專業人員只專注于開發更加高效靈活的知識發現算法和模型，而由最終用戶根據自己的需要來使用知識發現系統，這對一線干警來說無疑更有意義。

4．4知識發現質量評價模型。當前的研究對發現質量方面的問題關注較少。評價知識發現的質量可有不同的指標，如確定程度和響應時間等，并且它們之間還可能存在一定的矛盾性。用戶對知識發現質量的需求可能不同，相應的質量評價模型也應有不同的側重。警用知識發現系統要求在確定程度和響應時間等指標之間做出適當的折中。