基于SQL的铁路同行人员查询实现_杨雁莹.pdf
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1、2023.4电脑编程技巧与维护特征分类特征描述释义旅客个人信息特征群Name姓名id_type证件类型id_no身份证号1概述共同犯罪是常见的犯罪形式之一,包括一个或几个隐蔽较深的核心成员,他们往往反侦察能力较强,避免多种留下痕迹的事情。但大数据时代,用数据说话已成为人们的共识,将侦查思维应用于数据分析,通过发掘数据之间的关系,由外围人员牵连暴露出隐秘人员,是一个重要的尝试。铁路是客运行业的支柱形式。在铁路公安侦破的刑事案件中,侵财类犯罪(铁路系统自身财产及旅客的随身财务)、危害铁路运输安全类犯罪(非法携带枪支、弹药、管制刀具、危险物品危及公共安全罪、破坏交通设施罪等)、涉毒犯罪这3种类型在铁
2、路违法犯罪案件中占比较高,也是铁路部门日常打击的重点对象1。以上3种都属于共同犯罪高发的犯罪类型,除了在列车上实施犯罪,犯罪分子还经常借助铁路流窜作案,因此,对铁路数据的分析非常必要。2分析基础2.1数据说明常规列车车票的信息中包括姓名、证件类型、身份证号、乘车日期、发车时间、车次号、始发站、终点站、车厢号、座位类型、座位号、票号、票种、售票站点号、取票窗口号、售票时间16个属性字段。为了对字段有更加深层次、更加清晰的了解,可将数据的属性字段分为3种信息特征群,即旅客个人信息特征群、旅客行为信息特征群及铁路信息特征群,这有利于从不同特征群中筛选可用的字段,支持后续的分析。3种信息特征群分别对应
3、的特征描述及释义如表1所示。2.2同行人员的判定规则铁路部门的购票方式主要有两种:互联网线上购票和火车站、代售点购票。经过对互联网线上购票和火车站、代售点购票的实际操作进行分析可以发现,同行人员通过购票软件进行网上购票时,常由一人统一购票;采用线下代售点购票的方式时,常由一人统一购票或选择同一窗口前后排队购买。通过对售票数据中同行人员乘车信息进行深入分析,可以发现以下特征。(1)互联网线上购票同行人购票数据特征。若同行关系人的车票由同一人一次性进行互联网线上购票,则所出车次、发站到站相一致且票号必定相连,此时的票号为7位数字。因为互联网线上购票不考虑出票所需时间,所以购票时间也相同,即为提交订
4、单时间。此时同行人可描述为“车次相同+票号相连时间相同”。基金项目:公安部科技计划项目基于大数据的警务人员精准需求研究(2018LLYJSLGA018)。作者简介:杨雁莹(1973),女,副教授,硕士,研究方向为数据库和数据挖掘;王丹宏(2001),女。基于 SQL 的铁路同行人员查询实现杨雁莹1,王丹宏2(1.南京森林警察学院,南京210023;2.国家税务总局惠州大亚湾经济技术开发区税务局,广东 惠州516081)摘要:基于铁路的票务特征,快速确定铁路同行关系人员对于抓捕犯罪团伙人员、挖掘隐藏核心人物有积极意义。根据现实应用,对已知重点人员的同行人员进行查询确定,对未指定重点人员的大范围同
5、行人员进行筛查,提出了同行人员的判定方法,并利用 SQL 进行查询,有助于打击共同犯罪,提升办案效率。关键词:同行关系人;共同犯罪;SQL 应用表13种信息特征群分别对应的特征描述及释义特征分类特征描述释义旅客行为信息特征群coach_no车厢号seat_no座位号ticket_no票号seat_type_code座位类型ticket_type票类铁路信息特征群train_date乘车日期start_time发车时间board_train_code车次号from_station_name始发站to_station_name终点站office_no售票站点号window_no取票窗口号sale_
6、time售票时间续表87DOI:10.16184/prg.2023.04.0542023.4电脑编程技巧与维护(2)火车站、代售点购票同行人数据特征。若同行关系人的车票为火车站、代售点购票,则票号相连,此时票号为1位英文字母+6位数字,车次一致且售票时间相差短。数据库中显示的售票时间为生成打印车票时间,打印一张车票时间约需5s。根据实际观测和车站数据统计来看,每人次购票所需时间一般在2min内。此时同行人员可描述为“车次相同+票号相连+售票时间相近”。两种购票方式的差异点在于售票时间是相近或相同。为简化实际操作,可将两种思路结合,选择售票时间间隔极短,即将同行人员特征描述为“车次相同+票号相连
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