基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，包括：数据采集层、数据存储层、数据分析层、数据应用层；所述数据采集层用于获取强制隔离戒毒解除人员的数据；所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的数据进行分析研判并得到分析研判结果；所述数据分析层将分析研判结果发送至所述数据应用层；所述数据应用层在分析结果的基础上，向强制隔离戒毒所提供智能分析、辅助决策、异常预警、联动处置和可视化展示的服务。本发明专利技术基于大数据技术对强制隔离戒毒解除人员的数据信息进行分析研判，能精准的预测出预警强制隔离戒毒解除人员的复吸趋势。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统
本专利技术涉及大数据预测分析领域，尤其是基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统。
技术介绍
高复吸率一直是戒毒工作面临的一个重大难题，据统计,全球戒毒的巩固率只有9％，戒毒技术比较先进的美国等发达国家戒毒人员的复吸率高达90％以上，我国戒毒人员的复吸率问题也是同样不容乐观。为了最大限度地降低复吸率，传统的通过认知训练、康复训练等方式来防止强制隔离戒毒解除人员复吸，虽然有一定的效果，但是也存在一些问题,例如：难以及时掌握强制隔离戒毒解除人员的工作情况、生活情况等相关信息；已经掌握的强制隔离戒毒解除人员的相关数据难以被共享和应用；没有一套科学理论和方法支撑的强制隔离戒毒解除人员复吸预测预警机制，容易人为判断造成失误等等。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，基于大数据技术，对强制隔离戒毒解除人员的数据信息进行分析研判，精准的预测出预警强制隔离戒毒解除人员的复吸趋势并采取有效防范措施，降低了强制隔离戒毒解除人员的复吸率，巩固和提高了戒毒成功率，实现对强制隔离戒毒解除人员的精准监管和科学帮教，进一步地保障了社会稳定、预防和减少违法犯罪。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案，包括：基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，所述系统包括如下组成：数据采集层、数据存储层、数据分析层、数据应用层；所述数据采集层用于获取强制隔离戒毒解除人员的数据；所述数据采集层将所获取的强制隔离戒毒解除人员的数据发送至所述数据存储层；所述数据存储层对强制隔离戒毒解除人员的数据进行存储；所述数据分析层从所述数据存储层中读取强制隔离戒毒解除人员的数据，所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的数据进行分析研判并得到分析研判结果；所述数据分析层将分析研判结果发送至所述数据应用层；所述数据应用层连接强制隔离戒毒所，所述数据应用层在分析结果的基础上，向强制隔离戒毒所提供智能分析、辅助决策、异常预警、联动处置和可视化展示的服务。所述数据采集层接入视频监控、虚拟卡口系统、电子手腕、门禁管理系统、银行系统、运营商系统、人工信息采集系统，以获取强制隔离戒毒解除人员的数据；强制隔离戒毒解除人员的数据分为四项，依次为：活动轨迹数据、银行账户数据、上网数据、基本数据；其中，所述数据采集层通过视频监控、虚拟卡口系统、电子手腕、门禁管理系统获取强制隔离戒毒解除人员的活动轨迹数据，所述活动轨迹数据包括每天的活动地点、活动路线和活动时间；所述数据采集层通过银行系统获取强制隔离戒毒解除人员的银行账户数据；所述数据采集层通过运营商系统获取强制隔离戒毒解除人员的上网数据，所述上网数据包括浏览网址和浏览内容；所述数据采集层通过通过人工信息采集系统获取强制隔离戒毒解除人员的基本数据，所述基本数据包括工作信息和家庭信息，所述工作信息包括单位名称、单位地址、单位联系方式、所任岗位和主要工作内容，所述家庭信息包括婚姻状况、收入状况、家庭成员信息和家庭住址；且所述数据存储层对强制隔离戒毒解除人员的各项数据进行分类存储。所述数据分析层采用分类、关联、深度学习和时间序列方法对强制隔离戒毒解除人员的各项数据进行分析研判。所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行分析研判，仅就基本数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行数据挖掘，所述数据挖掘为利用分类模型从大量的基本数据中挖掘出强制隔离戒毒解除人员的有效信息，所述分类模型为借助判别树算法并根据强制隔离戒毒解除人员的基本数据将强制隔离戒毒解除人员分为未复吸和有复吸；对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行深度学习，所述深度学习为利用已知的有复吸人员的基本数据和已知的未复吸人员的基本数据进行学习训练，并借助判断树算法判断强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势；采用时间序列的方法将强制隔离戒毒解除人员的基本数据按照数据产生时间的先后顺序进行排列并生成基本数据的数列，根据基本数据的变化趋势分析强制隔离戒毒解除人员的工作和家庭关系的变化，若一旦发现工作和家庭关系出现变动，则判断强制隔离戒毒解除人员有复吸趋势。所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的上网数据进行分析研判，仅就上网数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：对强制隔离戒毒解除人员的上网数据进行数据挖掘，所述数据挖掘为利用分类模型从大量的上网数据中挖掘出强制隔离戒毒解除人员的有效信息，所述分类模型为借助判别树算法并根据强制隔离戒毒解除人员的上网数据将强制隔离戒毒解除人员分为未复吸和有复吸；对强制隔离戒毒解除人员的上网数据进行深度学习，所述深度学习为利用已知的有复吸人员的上网数据和已知的未复吸人员的上网数据进行学习训练，并借助判断树算法判断强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势；采用时间序列的方法将强制隔离戒毒解除人员的上网数据按照数据产生时间的先后顺序进行排列并生成上网数据的数列，根据上网数据的变化趋势分析强制隔离戒毒解除人员的上网规律和兴趣点的变化，若一旦发现上网规律和兴趣点出现变动，则判断强制隔离戒毒解除人员有复吸趋势。所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的银行账户数据进行分析研判，仅就银行账户数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：采用时间序列的方法将强制隔离戒毒解除人员的银行账户数据按数据产生时间的先后顺序进行排列并生成银行账户数据的数列，根据银行账户数据的变化趋势分析银行账户的变化，若一旦发现银行账户的出现变动，则判断强制隔离戒毒解除人员有复吸趋势。所述数据分析层对强制隔离戒毒解除人员的活动轨迹数据进行分析研判，仅就活动轨迹数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：采用时间序列的方法将强制隔离戒毒解除人员的活动轨迹数据按数据产生时间的先后顺序进行排列并生成活动轨迹数据的数列，根据活动轨迹数据的变化趋势分析活动轨迹的变化，若一旦发现活动轨迹发生变动，则判断强制隔离戒毒解除人员有复吸趋势。所述数据分析层还对强制隔离戒毒解除人员的工作信息和银行账户数据进行关联，并利用二者的关联规则判断强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势；所述关联规则为：工作稳定，导致收入的稳定，从而导致银行账户数据的稳定；工作不稳定，导致收入不稳定，从而导致银行账户数据不稳定；若二者之间的关联规则出现不匹配现象，则判断该强制隔离戒毒解除人是否有复吸趋势。所述智能分析包括专项分析和综合分析；其中，所述专项分析为分别对每项数据的分析研判结果进行统计，分别统计每项数据的分析研判结果是有复吸趋势、或无复吸趋势；所述综合分析的具体方式如下所示：若某强制隔离戒毒解除人员仅有一项数据的分析研判结果为无复吸趋势，则将该强制隔离戒毒解除人员确定为有复吸；若某强制隔离戒毒解除人员仅有两项数据的分析研判结果为无复吸趋势，则综合其他两项数据进行进一步地分析以判断是否有复吸；若某强制隔离戒毒解除人员仅有一项数据的分析研判结果为有复吸趋势，或仅一项数据的分析研判结果为需要进行综合分析，则综合其他三项数据进行进一步地分析以判断是否有复吸；所述智能分析的结果即为所述综合分析的结果。所述辅助决策是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述系统包括如下组成部分：数据采集层(1)、数据存储层(2)、数据分析层(3)、数据应用层(4)；所述数据采集层(1)用于获取强制隔离戒毒解除人员的数据；所述数据采集层(1)将所获取的强制隔离戒毒解除人员的数据发送至所述数据存储层(2)；所述数据存储层(2)对强制隔离戒毒解除人员的数据进行存储；所述数据分析层(3)从所述数据存储层(2)中读取强制隔离戒毒解除人员的数据，所述数据分析层(3)对强制隔离戒毒解除人员的数据进行分析研判并得到分析研判结果；所述数据分析层(3)将分析研判结果发送至所述数据应用层(4)；所述数据应用层(4)连接强制隔离戒毒所，所述数据应用层(3)在分析结果的基础上，向强制隔离戒毒所提供智能分析、辅助决策、异常预警、联动处置和可视化展示的服务。

【技术特征摘要】
1.基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述系统包括如下组成部分：数据采集层(1)、数据存储层(2)、数据分析层(3)、数据应用层(4)；所述数据采集层(1)用于获取强制隔离戒毒解除人员的数据；所述数据采集层(1)将所获取的强制隔离戒毒解除人员的数据发送至所述数据存储层(2)；所述数据存储层(2)对强制隔离戒毒解除人员的数据进行存储；所述数据分析层(3)从所述数据存储层(2)中读取强制隔离戒毒解除人员的数据，所述数据分析层(3)对强制隔离戒毒解除人员的数据进行分析研判并得到分析研判结果；所述数据分析层(3)将分析研判结果发送至所述数据应用层(4)；所述数据应用层(4)连接强制隔离戒毒所，所述数据应用层(3)在分析结果的基础上，向强制隔离戒毒所提供智能分析、辅助决策、异常预警、联动处置和可视化展示的服务。2.根据权利要求1所述的基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述数据采集层(1)接入视频监控、虚拟卡口系统、电子手腕、门禁管理系统、银行系统、运营商系统、人工信息采集系统，以获取强制隔离戒毒解除人员的数据；强制隔离戒毒解除人员的数据分为四项，依次为：活动轨迹数据、银行账户数据、上网数据、基本数据；其中，所述数据采集层(1)通过视频监控、虚拟卡口系统、电子手腕、门禁管理系统获取强制隔离戒毒解除人员的活动轨迹数据，所述活动轨迹数据包括每天的活动地点、活动路线和活动时间；所述数据采集层(1)通过银行系统获取强制隔离戒毒解除人员的银行账户数据；所述数据采集层(1)通过运营商系统获取强制隔离戒毒解除人员的上网数据，所述上网数据包括浏览网址和浏览内容；所述数据采集层(1)通过通过人工信息采集系统获取强制隔离戒毒解除人员的基本数据，所述基本数据包括工作信息和家庭信息，所述工作信息包括单位名称、单位地址、单位联系方式、所任岗位和主要工作内容，所述家庭信息包括婚姻状况、收入状况、家庭成员信息和家庭住址；且所述数据存储层(2)对强制隔离戒毒解除人员的各项数据进行分类存储。3.根据权利要求2所述的基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述数据分析层(3)采用分类、关联、深度学习和时间序列方法对强制隔离戒毒解除人员的各项数据进行分析研判。4.根据权利要求3所述的基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述数据分析层(3)对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行分析研判，仅就基本数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行数据挖掘，所述数据挖掘为利用分类模型从大量的基本数据中挖掘出强制隔离戒毒解除人员的有效信息，所述分类模型为借助判别树算法并根据强制隔离戒毒解除人员的基本数据将强制隔离戒毒解除人员分为未复吸和有复吸；对强制隔离戒毒解除人员的基本数据进行深度学习，所述深度学习为利用已知的有复吸人员的基本数据和已知的未复吸人员的基本数据进行学习训练，并借助判断树算法判断强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势；采用时间序列的方法将强制隔离戒毒解除人员的基本数据按照数据产生时间的先后顺序进行排列并生成基本数据的数列，根据基本数据的变化趋势分析强制隔离戒毒解除人员的工作和家庭关系的变化，若一旦发现工作和家庭关系出现变动，则判断强制隔离戒毒解除人员有复吸趋势。5.根据权利要求4所述的基于大数据的强制隔离戒毒解除人员复吸预测分析系统，其特征在于，所述数据分析层(3)对强制隔离戒毒解除人员的上网数据进行分析研判，仅就上网数据判断该强制隔离戒毒解除人员是否有复吸趋势，具体方式如下所示：对强制隔离戒毒解除人员的上网数据进行数据挖掘，所述数据挖掘为利...

【专利技术属性】
技术研发人员：马韵洁，张时雄，孙威蔚，徐小兵，张金良，汪慧，朱萍，张红英，汪辉，
申请(专利权)人：安徽四创电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34