文档名：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,本文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、时间和地理三方面特征进行了详细的分析.另外,本文提出了一种Two-Step异常检测方法用于嫌疑人的识别.该方法分为两步,第一步是过滤正常用户,第二步是识别嫌疑人.实验结果表明,通过该方法能够准确的识别出嫌疑对象,相比较传统方法,该方法能够有效地得解决正负类数据不平衡问题,并且能够有效地降低误检率,因此具有较高的实用价值.
作者：张曼於志文郭斌任思源岳超刚
作者单位：西北工业大学计算机学院,西安中国710072
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：快递行业 异常检测 数据挖掘
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 816.79 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
