一种基于快递大数据的异常检测系统

• 作者: 任思源 岳超刚 张曼 於志文 郭斌
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 快递销赃 异常检测 公共安全 犯罪行为 嫌疑人
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 224-232
• 页数: 9页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 7257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.02.005

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	於志文	西北工业大学计算机学院	78	682	12.0	24.0
2	张曼	西北工业大学计算机学院	7	19	3.0	4.0
3	郭斌	西北工业大学计算机学院	54	304	8.0	16.0
4	岳超刚	西北工业大学计算机学院	3	2	1.0	1.0
5	任思源	西北工业大学计算机学院	11	56	5.0	7.0