在舊金山舉行的KDD2016學(xué)術(shù)會(huì)議上，羅格斯大學(xué)的熊輝等學(xué)者向大家報(bào)告了他們的研究論文 Catch Me If You Can：Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records 。論文報(bào)道在2014年的前9個(gè)月就有350個(gè)扒手在地鐵交通系統(tǒng)上被抓，490個(gè)扒手在公交車上被抓。因此，他們對(duì)北京智能公交一卡通數(shù)據(jù)的分析研究，根據(jù)異常交通記錄分析來(lái)抓小偷。研究中共使用了北京市2014年4-6月三個(gè)月間600萬(wàn)乘客的約16億智能公交一卡通數(shù)據(jù)記錄。如下圖所示，熊輝等將北京劃分為多個(gè)小的局部的功能區(qū)塊，并分析了896條地鐵線經(jīng)過(guò)的44524個(gè)公交車站和18條地鐵線經(jīng)過(guò)的320個(gè)地鐵站的數(shù)據(jù)。首先，從每個(gè)人的日常出現(xiàn)記錄中提取特征；然后，進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的異常行人檢測(cè)和有監(jiān)督的模式分類，從而挖掘出異常的出行軌跡。
挖掘結(jié)果分析
在談到 根據(jù)異常交通記錄分析抓小偷 方法的基本原理時(shí)，熊輝進(jìn)一步解釋，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以看出很多人從熱點(diǎn)區(qū)域A，到熱點(diǎn)區(qū)域B的交通軌跡，對(duì)這些軌跡觀察后，可以看到絕大多數(shù)的行人會(huì)選擇最優(yōu)的交通方式，比如，最短時(shí)間、距離，或者最少的換乘。但是，一個(gè)行人（嫌疑人）選擇的交通路線為A－＞C－＞D－＞B。
熊輝認(rèn)為， A－＞C－＞D－＞B 這是一種異常的交通方式，對(duì)上述異常行為需要進(jìn)一步地仔細(xì)分析，如果該人的異常行為足夠多，那么他很可能是一名扒手。
熊輝公布了他們的研究結(jié)果，如下表所示，利用TS-SVM算法，可以達(dá)到92.7%的召回率（即能夠正確地識(shí)別出92.7%的小偷），但是遺憾的是他們的精確度有點(diǎn)低（也就是說(shuō)算法的虛警率較高）。
另外，論文還給出了工作日早上8：00-11：00的四種出行模型，如下圖所示。
（a）正常的出行者，可以看出他們主要在居住地、工作地、途經(jīng)區(qū)域活動(dòng)。
（b）旅游者，可以看出他們頻繁地訪問(wèn)圓明園、天安門、南鑼鼓巷等景點(diǎn)區(qū)域。
（c）購(gòu)物者，可以看出他們主要訪問(wèn)王府井、西單等購(gòu)物區(qū)域。
（d）扒手，他們是一種流浪的模式，沒有清晰的目的地，他們頻繁地?fù)Q乘，隨機(jī)的停留，經(jīng)常進(jìn)行短途的出行。他們還（一段時(shí)間內(nèi)）頻繁地訪問(wèn)多種功能區(qū)：交通樞紐（例如西直門）、購(gòu)物區(qū)（例如王府井）、景點(diǎn)（例如鼓樓）。對(duì)于正常人而言，他們短時(shí)間內(nèi)只訪問(wèn)一個(gè)/一種功能區(qū)。
