智能公交一卡通極大地方(fang)便(bian)了人們的出行，研(yan)究(jiu)人員又在開發它的新功能：抓小偷!他們在北京測(ce)試了這種大數據挖(wa)掘(jue)方(fang)法，結果成功地“驗證”了近93%的小偷。

　　美國羅格斯大(da)學熊輝(hui)教授等人日前在舊金山舉行(xing)的(de)知(zhi)識(shi)發現和數(shu)(shu)據挖掘大(da)會上報告(gao)了這(zhe)一(yi)成果。其原(yuan)理如(ru)下：絕(jue)大(da)多(duo)數(shu)(shu)乘客乘坐公交(jiao)車(che)或地鐵出(chu)行(xing)時，會選擇最(zui)優(you)出(chu)行(xing)方案，要(yao)么用(yong)時最(zui)短(duan)，要(yao)么換乘次數(shu)(shu)最(zui)少;但(dan)有(you)極少數(shu)(shu)人的(de)乘車(che)路(lu)線很奇怪，比如(ru)會繞行(xing)一(yi)大(da)圈或者突然(ran)改變乘車(che)路(lu)線，沒有(you)什么規律可言(yan)，如(ru)果某人的(de)異常行(xing)為足夠多(duo)，那么他有(you)可能是(shi)小偷(tou)。

　　道理看似簡單，但要找到真正(zheng)的(de)(de)小(xiao)偷難度(du)不(bu)小(xiao)。研究人員(yuan)指出(chu)，自動(dong)售檢(jian)票系統收集了數百萬(wan)名乘客(ke)的(de)(de)海(hai)量出(chu)行記錄，其(qi)中只有很少部分人可能(neng)是小(xiao)偷，在如(ru)此大規模的(de)(de)數據中識別出(chu)這么一小(xiao)群人無異于大海(hai)撈針。

　　為(wei)此，研究人員通過(guo)(guo)兩個(ge)步驟分析了北京(jing)市2014年4月至6月間(jian)約16億次公交(jiao)卡(ka)刷卡(ka)數(shu)據(ju)記錄(lu)，共涉(she)及約600萬名乘客。第一步，他們把北京(jing)劃(hua)分為(wei)居(ju)住(zhu)、工作(zuo)、教育、購物、娛(yu)樂、醫療等(deng)多(duo)個(ge)小功能區塊(kuai)，建立起包括896條公交(jiao)路線、近4.5萬個(ge)公交(jiao)車站與18條地(di)鐵路線、320個(ge)地(di)鐵站的公共交(jiao)通網絡數(shu)據(ju)集(ji)，通過(guo)(guo)數(shu)據(ju)建模從龐大的公交(jiao)卡(ka)記錄(lu)中過(guo)(guo)濾掉普(pu)通乘客;第二步，結合從警(jing)方報(bao)告和微博上收(shou)集(ji)到的失竊(qie)信息(xi)，通過(guo)(guo)機器學習算法從異常出(chu)行信息(xi)中挖掘出(chu)潛(qian)在(zai)的小偷。

　　結果(guo)顯示，如果(guo)以(yi)后來(lai)確認的(de)小偷驗證(zheng)，按上述方法可(ke)以(yi)歸(gui)為“行為異常(chang)”的(de)準(zhun)確率高達92.7%。但是反過(guo)來(lai)的(de)精(jing)度有(you)點(dian)低(di)：每(mei)篩(shai)選出14個(ge)“行為異常(chang)”的(de)可(ke)疑者，只有(you)1人后來(lai)被確認為小偷。

　　盡管如(ru)此(ci)，熊輝認為，使用閉路攝像頭監控少部分(fen)可疑者遠比追蹤(zong)數以百(bai)萬計的乘客(ke)更高(gao)效(xiao)。但是如(ru)果(guo)小偷頻繁換用公交(jiao)卡呢?他說，就算換卡也有辦法(fa)，比如(ru)小偷經常團伙(huo)活動，這(zhe)也是一個明(ming)顯的特征(zheng)。

　　也(ye)有(you)專家對這種(zhong)(zhong)技術(shu)表示質疑。英國《經(jing)濟(ji)學(xue)人》雜志(zhi)援(yuan)引倫(lun)敦(dun)交通局首席技術(shu)官(guan)沙(sha)希(xi)·維(wei)爾馬的(de)話說，從(cong)倫(lun)敦(dun)的(de)有(you)關記錄(lu)看(kan)，大量普通乘客出行時也(ye)會有(you)各種(zhong)(zhong)“怪異、精(jing)彩(cai)、復雜”的(de)行為，要從(cong)海量乘客中篩選出極少數罪犯(fan)不像聽起來(lai)那(nei)么容易(yi)。

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