DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 控制器局域网CAN (Controller Area Network)是目前被批准为国际标准的少数现场总线之一。它是一种有效支持分布式实时控制的串行通信网络。具有实时性强，可靠性高，连接方便，性价比高等特点。其在工业过程控制、机械工业、纺织工业、农用机械等各个领域被广泛的应用。但近年来，随着信息社会的不断发展，CAN应用领域的不断扩展和控制网络的不断复杂化，传统的物理层和数据链路层CAN2.0Ｂ协议出现了一些问题，主要表现在当处于CAN网络上的节点同时向总线发送数据时，高优先级的节点会在竞争中胜出，获得总线的使用权，而低优先级的节点会被屏蔽。 网络的优先级较低的站点在多次发送数据时与优先级高的站点冲突，并且在竞争中失败而不能发送数据。这样就会导致优先级较低站点数据传输延时的不确定性，时而较大，时而较小，整个网络的实时性和可靠性会大大下降。
system: [SYSTEM]

user: 3. 对调度算法的实现分析 由于在TT-CAN的时间触发调度算法中，每个节点都是按照总线周期分给自己的时隙访问总线的。在实际的应用中，优先级高的节点相对于优先级低的节点相对于一个数据集合Ｍi (Ｍ由i节点发送的所有数据帧组成)的发送，并不占有时间上的优势。也就是说不能按照实际的需要控制各个节点访问总线次数 [ 5 ] 。 而本文所动态优先级调度能够有效的解决这个问题，可以根据实际的需要将各个节点的报文赋于一定的优先级，然后竞争失败的节点在失败后有效调整自己的优先级，从而在下次的竞争中获得有利的地位。并且可以根据报文的最大响应时间科学合理的调整优先级，极大提高了总线的利用效率。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 本文详细讨论了Can网络总线调度的实现方法，主要涉及TT-CAN调度算法、动态优先级调度算法等关键技术。从Can动态调度算法入手，分析其算法原理，提出了在本文所讨论的算法中影响网络实时性和可靠性的一些因素，并采用MATLAB软件对算法进行仿真，论证了了动态优先级算法的有效性和实用性。随着工业自动化的不断进步，网络技术的不断发展和硬件的不断更新换代，Can网络将会在工业领域有更为广阔的应用前景。Can总线也将在电子、航天、消费等各个领域发挥越来越重要的作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文从异构网络角度来进行排名的研究，传统的排名研究是基于同构网络来进行的，然而在现实生活中，实际的网络是异构的。首先，本文根据真实的电影数据集来建立一个异构网络后，根据网络得出相应的网络模式，之后根据电影网络中演员、导演、电影之间的相互关系来建立元路径。其次，结合元路径设定相应的排名规则，结合特征向量中心性度量方法来进行排名研究。最后，给出了实验的结果。本文的创新之处在于，将特征向量中心性方法应用到了一个异构网络中，能更好地反映出真实网络的特征，并与度中心性方法进行对比，展示了本文方法具有良好的可行性。 关键词 :异构网络，元路径，特征向量中心性，度中心性，排名 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 绪论 在我们生活的自然界中存在着大量的网络， 在学术领域里面，许多的研究内容都能以网络的视角来进行研究，例如可以将一个系统可以用网络表示出来，系统中的所有部件或者构件可以转换成网络中的节点(node)，部件之间的关系可以转换成为边(edge)，每个节点与节点之间边的重要性可以用度(degree)来进行表示。在我们生活中常见的网络有，技术网络(Internet、交通网、快递网)，社会网络，信息网络(万维网、引文网)，生物网络(神经网、生态网)等 [ 1 ] 。当前针对网络的研究大多数是基于同构信息网络(Homogeneous Information Network)来开展的。常超利用Z-score、Page Rank以及HITS等三个排名算法进行用户影响力排序来寻找社群的权威专家 [ 2 ] ，刚家泰在合著网络上提出New-LeaderRank算法来进行排名 [ 3 ] 。杜文杰在文献引用网络中，通过在引用网络中加入虚拟节点和对虚拟节点进行分等级，从而提出了基于外部链接的ELRank排名算法和扩展的N-ELRank排名算法来进行排名研究 [ 4 ] 。本文则是在异构网络的基础之上来进行排名分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关定义及描述 2.1. 信息网络的形式化描述 网络是庞大且复杂的，对于更好的研究网络，我们引入了图。图是一个重要的数学模型和数据结构，可以来对网络进行合理的描述和建模 [ 5 ] 。 信息网络是指信息数据通过某一种方式连接在一起组成的网络 [ 5 ] ，例如我们所熟知的万维网、引文网，包含了部分社会因素的网络也可以看作信息网络，例如邮件网络、微博网络，以及本文所研究的网络。如下定义1我们将给出信息网络的形式化描述。 定义1信息网络 [ 6 ] (Information Network)，是一个带有对象类型映射函数τ: 𝒱 → 𝒜和链接类型映射函数ϕ: ℇ → ℛ的有向图G = (𝒱， ℇ)，其中每个对象𝓋 ∈ 𝒱属于一个特定的对象类型τ(𝓋) ∈ 𝒱，每个链接ℯ ∈ ℇ属于一个特定的关系ϕ(ℯ) ∈ ℛ，如果两个链接属于同一个关系类型，那么这两个链接具有相同类型的开始对象和结束对象。 2.2. 异构信息网络 定义1已经形式化地描述了信息网络，在定义1的基础之上，如果对象类型|𝒜| > 1或者关系类型|ℛ| > 1时，该信息网络为异构信息网络 [ 6 ] 。为了更好的对异构信息网络进行深入研究定义2给出了异构信息网络的元模式即网络模式。 定义2 网络模式 [ 6 ] (Network Schema)，是带有对象类型映射τ: 𝒱 → 𝒜和链接类型映射ϕ: ℇ → ℛ的异构网络G = (𝒱， ℇ)的元模板，记为T G = (𝒜， ℛ)，其中G是一个定义在对象类型𝒜和关系类型ℛ上的有向图。 2.3. 元路径 在异构信息网络中，定点之间可以由不同的路径来进行链接，例如本文要研究的网络，两个演员可以通过导演和电影来进连接，他们之间的路径可以是“演员–电影–演员”也可以是“演员–导演–演员”，这两条路径的语义分别是：“两个演员共同出演一部电影”，“两个演员同时于同一个导演合作”，在本文研究的信息网络中，可以抽取出多条不同路径，这些路径都被称作元路径，如定义3所示。 定义3 元路径 [ 6 ] (Meta-path)，是在网络模式T G = (𝒜， ℛ)的图上的一条路径，其形式为 A 1 → R 1 A 2 → R 2 ⋯ → R l A l + 1 ，定义了类型定义了类型A 1 和类型A l +1 间的复合关系 R = R 1 ∘ R 2 ∘ ⋯ ∘ R l ， 其中“ ∘ ”表示关系上的复合运算。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果与分析 本文研究的数据，经过处理之后共有电影4545部、演员5121人、导演2064人，如表3、表4所示，分别给出了本文排名函数对电影、演员、导演进行排名之后的Top 5和度中心性的排名结果。 度中心性在进行排名的时候 [ 9 ] ，各节点的重要性完全取决于各个节点的度，在本文中以演员和导演为例，则可以理解成为演员和导演所拍电影的总数，以电影为例则可以理解成为本部电影的演员和导演的总数。通过实验结果和统计发现，表4中的演员和导演的排名取决于他们各自拍摄和参演的电影的总 Table 3 The top 5 of our metho 电影 演员 导演 Last Vegas Robert De Niro Jerry Zaks Sleepers Morgan Freeman Gary McKendry Marvin’s Room Brad Pitt Justin Zackham The Godfather: Part II Johnny Depp Des McAnuff Brazil Matt Damon Jonathan Jakubowicz 表3. 本文排名Top 5 Table 4 The top 5 of degree centrality metho 电影 演员 导演 Avatar Robert De Niro Steven Spielberg Pirates of the Caribbean: At World's End Morgan Freeman Woody Allen Spectre Johnny Depp Martin Scorsese The Dark Knight Rises Bruce Willis Clint Eastwood John Carter Matt Damon Ridley Scott 表4. 度中心性排名Top 5 数，这样的排名是不合理的，例如，经常跑龙套的演员，排名就会很高。经常拍烂片的导演的排名就会很高。(由于数据集中限制了每部电影的导演个数为1，演员个数为3，因此，分析时不对电影排名进行分析)。本文提出的方法综合考虑了电影、导演、演员之间的排名，因此，本文的排名方法具有良好的可行性。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文研究的内容是基于异构网络来进行完成的，结合了实际的情况，利用异构网络充分的表现了现实社会的网络特征，研究主题是电影，合理利用了电影、导演、演员三者之间的关系来进行排名。虽然完成了排名，但是本文依然存在一些不足之处，在今后的研究过程中，将会继续深入研究。例如，可以在网络的排名中加入节点的个性特征，来使排名更加的准确，或者将异构网络应用到推荐系统中去 [ 10 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 英语阅读是英语教学的一个重要方面，学生阅读能力培养是英语教学的重中之重，也是提高学生外语学习兴趣、积累语言知识、提高学生外语学习能力的重要途径。在小学阶段，通过阅读教学可以培养学生的英语理解能力，使学生养成良好的英语阅读习惯，为终身学习打下良好基础。整体性阅读对于提高学生的阅读水平，提高学生的阅读成绩都具有积极的作用，因此很有必要在小学高年级英语阅读教学中开展整体性阅读的学习方式。通过研究发现，学生基本都对整体性阅读教学持肯定的态度，认为整体性阅读教学对于提高学习成绩等都起到了积极的作用。在学生对教师的态度方面，关于教师的指导和引导上，指导上学生们普遍都比较认同，但是在引导方面存在着一定的问题，需要予以注意和改进。在教学策略方面，教师对此重视程度不够，学生对教学策略的运用程度也不够，需要予以改善和提高。 关键词 :阅读教学，现状，问题，策略 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 英语整体性阅读内涵 阅读方法和技巧对于英语学习来说至关重要。阅读是综合运用语言的能力的一个方面。阅读中包含多种学习策略和学习习惯的养成。对于一篇小短文来说，学生能够读懂大意，且能够把握故事主旨即可。不需要逐字逐句的翻译。听说读写是一个整体的外语学习的技能和能力，不能割裂地只发展运用某一方面而忽视另一方面。只有这样，学生的整体英语水平才能够有所提升，英语语言素养才能够渐渐养成。整体阅读教学要求教师改变以往的教学方法，不能一字一句地逐条翻译，需要在语境中整体把握语意的结构，教给学生宏观上去领会语言的交际性功能。 新的《英语课程标准》对小学英语阅读教学有了新的要求：1) 能认读所学词语；2) 能根据拼读的规律，读出简单的单词；3) 能读懂教材中简短的要求或指令；4) 能看懂贺卡等所表达的简单信息；5) 能借助图片读懂简单的故事或小短文，并养成按意群阅读的习惯；6) 能正确朗读所学故事或短文。《英语课程标准》将学生阅读能力培养看作是外语教学的重要目标。阅读课的任务在于着重提高阅读理解能力;培养学生细致观察语言、假设判断、分析归纳、推理验证等逻辑思维能力；培养学生速读的能力以及阅读的兴趣；扩大学生的词汇，增加文化背景知识 [ 1 ] 。基于此，阅读教学必须适当淡化语法词汇知识的讲解，突出阅读能力的培养和阅读策略和阅读技巧的训练。 基于以上，我们认为小学高年级英语整体性阅读教学是以小学英语课堂作为教学主阵地，以阅读材料作为教学的载体，以学习者的兴趣和需要为教学的逻辑起点，以学生的自主感悟体验为阅读理解的认知基础，以培养阅读能力、阅读策略和阅读技巧而构筑的一种教学。“整体性”应该体现为以下几个方面：语言应该被看成是一个整体，也就是说英语的语境、应用等应该被看做一个整体；学习与运用是统一的整体，就是说学以致用是关键；语言的知识、技能也可以被看成是一个整体。我认为只有将这些整体结合在一起，才能全方位吸纳英语的一切优秀文化成果。总的来说，整体性教学也可以被看做是教师向学生提供有指导性的学习工具，引导学生运用学习知识，让学生们开展自主、有序、高效学习的教学方法。
system: [SYSTEM]

user: 2. 小学英语整体性阅读教学的现状 2.1. 学生的学习现状 小学英语阅读教学几乎每节英语课都会涉及到，除了几个词汇量丰富，语感较强的学生能够跟得上老师的思路，大多数的学生都是面目表情，低头看材料的状态。对于老师的问题也毫无反应。究其原因，研究者认为有以下几点：一是阅读中碰到了不认识的词语和句式，其实这些所谓的新词语和新句式都是和以前的知识点有关联的，词根是以前学过的，只是加了一个后缀或前缀，只要联系上下文就能够很容易获得词义。所谓新的句式也是为了强调某一语境，是之前学习过的句式的变换而已。由于学生没有受过这方面的训练，看见这些新的东西就会抵触，阅读中没有合理有效的方法致使学生面对这些束手无策，久而久之，影响阅读的兴趣和效率。其实，阅读的过程是积极寻找信息并分析信息的过程，不是被动接受的过程 [ 1 ] 。学生在阅读的过程中要从文学分析的角度对阅读内容进行深度解读，这样的阅读既是手段也是目的，学习范围广泛而灵活 [ 2 ] 。 2.2. 教师的教学现状 英语阅读教学是英语教师每天都要面对的教学内容。“教学相长”是促进师生都有效发展的最好的例证。但是，由于受到应试教育的应试，老师在课堂上注重字词的拼写和讲解，一级句法的运用，很少关注学生语感的培养，阅读方法的训练。学生在这方面的缺失导致遇见问题就逃避，只能应付熟悉的题目熟悉的面孔，不会融汇变通。教师的教学任务都被分解成块状的，所以教给学生的都是支离破碎的单个的字单个的词和的单个的句式。在确定阅读目的之前，应设计出评估学生阅读效果的措施。教师必须了解学生的需求、兴趣和能力，只有很好地了解学生的语言水平，才能建立一个适合他们实际水平的合理的阅读任务，教师可通过精读、泛读、选读方式来提高学生的阅读水平 [ 3 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 根据以上分析，在学生对整体阅读的态度方面，小学高年级学生对在英语阅读教学中运用整体阅读的学习方式大部分都持肯定态度，说明了同学们都比较认同整体阅读的学习方式。 Table 4 An analysis of the guidance and guidance of the teachers in the use of whole reading in the senior grade English of primary schoo 项目 非常符合(%) 符合(%) 一般(%) 不符合(%) 很不符合(%) 平均数 标准差 能够正确的引导学生， 激发学生的学习欲望 10.5 21.1 42.1 26.3 0 3.15 0.93 能够正确的指导学生 31.6 47.4 21.1 0 0 4.10 0.71 表4. 小学高年级英语运用整体阅读的教师对学生的引导和指导的分析 Table 5 An analysis of the teachers' requirement on reading strategies of senior English students in primary schoo 项目 非常符合(%) 符合(%) 一般(%) 不符合(%) 很不符合(%) 平均数 标准差 教师在阅读过程中非常注重策略的传授 5.3 47.4 36.8 10.5 0 3.67 0.75 你能够正确的运用教 师 教授的阅读策略 5.3 15.8 21.0 57.9 0 2.68 0.92 表5. 小学高年级英语运用整体阅读的教师对学生阅读策略的要求分析 Table 6 An analysis of the differences between the students of different grades in their view that overall reading improves their learning efficienc 项目 成绩 成绩 M ± SD P 非常喜欢 优秀 良好 3.71 ± 0.9 0.07 合格 3.32 ± 1.24 0.02* 良好 优秀 4.01 ± 1.01 0.07 合格 3.32 ± 1.24 0.03* 表6. 对不同成绩的学生认为整体阅读对其提高学习效率方面的差异分析 在整体阅读的效果方面，大部分学生都认为在英语阅读教学中运用整体阅读教学，有利于增强英语语感、学习的自觉性有了很大的提高、学习的学习效率有了很大的提高、成绩有了提高、交流能力有了很大的提高，说明了大部分学生认为运用整体阅读具有较好的效果。 在学生对教师的态度方面，关于教师的指导和引导上，指导上学生们普遍都比较认同，但是在引导方面存在着一定的问题，需要予以注意和改进。在教学策略方面，教师对此重视程度不够，学生对教学策略的运用程度也不够，需要予以改善和提高。 通过对不同成绩学生对整体阅读的态度和学习效果的差异性分析，得出以下结论：优秀和合格，良好和合格的学生之间在0.05水平上存在显著性差异，说明了不同成绩的学生对整体阅读的喜好程度不同；优秀和合格的学生之间在0.05水平上存在显著性差异，说明了不同成绩的学生对整体阅读的参与程度不同；各不同成绩的学生之间不存在显著性差异，说明了大部分学生都认识到了在英语阅读教学中开展整体阅读的必要性；各不同成绩的学生之间不存在显著性差异，说明了都认为整体阅读能有效的增强英语语感；说明了成绩好的学生认为整体阅读对其学习效率提高更为明显；各不同成绩的学生之间不存在显著性差异。说明了都认为整体阅读能有效地提高交流能力。 从2016年11月至今，研究者在小学英语高年级阅读教学中采用整体性阅读的教学方式已经一年半了。通过展示课，长期的听评课研究，我们发现，阅读教学的课堂面貌发生了一定的改观： 1) 语言知识的传授与技能培养相结合，即“精读”和“泛读”相结合。例如，在《新版英语教材》六年级下册教材中每个单元都有1~2篇的语言阅读材料，同时在该区的课堂练习册中也有针对该单元教学内容的阅读篇章4~6篇不等。教师普遍认为教材中的阅读材料应具有核心地位，其教学可接近“精读”，其意义如酵母。通过对它的深入学习，掌握有关语言知识，培养相关技能和能力；其他阅读材料可作有所侧重的“泛读”处理，其意义是在精读的基础上扩大阅读实践、增加语言感悟、内化语言知识、提高阅读技能、体验阅读乐趣等。 2) 构建了“教师引导，学生主动，师生互动”的阅读新模式。这样的新模式发挥了学生的主体作用和教师的主导作用，也发展了师生之间平等合作、互动的关系。在阅读教学中， 教师更加关注阅读过程， 根据小学高年级阅读教学整体阅读学习的组织流程表把阅读分为阅读前、阅读中和阅读后三个阶段。 3) 加强了对学生阅读策略的指导和培养。课堂上将扫读、预测、猜词、利用语篇标志等19种阅读技巧和策略应用于不同体裁的阅读材料中，有效地指导学生进行相应的阅读训练，比如略读、跳读、精读、研读，而不是一成不变地先听录音朗读，后回答问题。
system: [SYSTEM]

user: 5. 问题 通过研究，我们发现整体性阅读教学中存在以下问题：教师的引导不够，需要予以注意。在教学策略方面，教师对此重视程度不够，学生对教学策略的运用程度也不够，需要予以改善和提高。不同成绩的学生要求不同，整体性阅读要面向全体学生。为更好地实施整体性阅读教学，教师要注重教学策略的运用。 1) 师生互动型策略 我们知道，按照教学论的观点，教师的教育学生的学共同构成了教学活动。教学的主体是师生。教师是教的主体，学生是学的主体。课堂上师生的互动有利于教学目标的达成。良好的师生关系是教学有效性的前提。有效教学能够保证在规定的时间内达到好的教学效果，提高教学效率，从而带来教育教学的效益。师生共同参与课堂上整体性阅读教学的活动，能够提高学生阅读的兴趣，掌握阅读的技巧，进而带动老师的积极性，达到教学相长。隋秀丽认为教师在小学英语阅读中要注重向学生渗透文化意识，帮助学生更好地理解阅读内容，发展学生自觉用英语思考的问题意识，从而有效地提高学生的阅读能力 [ 4 ] 。 2) 激励参与型策略 对于学生来说，在还没有掌握整体阅读的技巧和方法时，难免会有畏难情绪。面对整体阅读，往往只找熟悉的字词和句型，但是却不能理解整篇语意。老师需要激励学生的学习兴趣。小学阶段，老师的外在权威很重要。学生往往由于一个老师而喜欢一门学科。老师的积极鼓励会让学生的畏难情绪减少，调动主观能动性，对以往的知识点进行迁移，从而完成任务。解决了眼前的困难就会有进一步的信心，对于英语学习的兴趣也会被激发。 3) 自主开放型策略 自主开放型教学策略不是限定在规定教材内进行，可以由学生自己提供感兴趣的课外读物。对于学生自己提供的课外读物，学生一般都有教为浓厚的兴趣，这种课外读物一般故事性较强，在老师的带领下可以教为轻松完成。老师可以在规定的时间内让给学生掌握一些知识点，然后让学生自由阅读，并画出学生感兴趣的字句，让学生分组讨论说出故事的大概情节。需要注意的是老师要审定课外读物的范围，课外读物要内容健康，符合学生的阅读水平。 4) 面向全体策略 对于不同水平的学生，教师要因材施教。可以在课堂中采取适当措施完成整体性阅读的教学任务。可以分组，把不同水平的学生分成若班组，利用小组互动的方式促使学生充分发挥主动性，让全体同学都参与进来。有研究指出小学英语课堂上可以运用故事阅读的策略，培养学生宏观的阅读能力 [ 5 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 以重庆市清华中学校高2018级、2019级、2020级学生为研究对象，使用霍兰德职业兴趣量表，探讨了高中生职业兴趣特点，并横向对比了三个年级，以及纵向比较了2019级在高一、高二的时间发展差异。结果表明：1) 以年级差异划分的不同群体职业兴趣倾向分布有差异；选择常规型的人数百分比在三个年级均排在最后一位。2) 以时间发展划分的同一群体职业兴趣倾向总体分布除常规型外没有差异；在男生中，常规型和社会型的时间差异显著；在女生中，各个类型均不显著。 关键词 :职业兴趣，高中生，年级差异，纵向研究，霍兰德 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 问题提出 高中生的职业探索，以内部探索来划分，包括兴趣探索、能力探索、价值观探索、性格探索四个方面，各自对应了相关的生涯教育理论。霍兰德的类型论是特质因素论的一种，以职业兴趣倾向为研究内容，重视个人心理特质与职业因素的匹配。 国内对于职业兴趣倾向的研究常以霍兰德职业兴趣量表(Self-Directed Serach， SDS)为工具，该量表把人格分为6种类型：艺术型、常规型、企业型、研究型、实际型、社会型，分别简称：A、C、E、I、R、S(以下结果分析的图表均用代码表示，讨论部分则以中文表示)。得分最高的三个类型依次排序即霍兰德代码(Holland code)，如“CES”，此种指标能代表个体的职业兴趣偏好，代码对应了相应的职业及大学专业，并有数据库支持，方便个体与群体的职业适应、发展、匹配之用。 根据龙海舟，霍颢(2017)对比国内其他高中生的职业兴趣倾向分布调查表明，分布特点受地域、学校性质、年龄等多方面因素的影响，某一群体的分布特点很难直接应用到另一群体。例如，对比李逢玉(2005)和龙海舟，霍颢(2017)对重庆地区高中生的调查，两研究的结果有差异，前者调查得出艺术型得分最低，而后者艺术型得分最高。这些调查表明，研究结果的代表性可能仅局限于所代表的那所学校，或仅仅是所代表的那个年级，甚至随着时间的发展，仅代表当时所抽样的样本本身，而难以推论到更大的群体——研究样本的代表性使得研究结果的应用性受到了限制。 基于上述问题，研究在龙海舟，霍颢(2017)调查结果的基础上，仍以重庆市清华中学为例，探讨横向比较中，以年级划分的不同群体，是否分布特点有差异；纵向比较中，以时间发展划分的同一群体，是否分布特点有差异。进一步，综合横纵向调查结果，探讨群体分布特点的应用性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 采取整群抽样，针对重庆市清华中学校2019级(2019年毕业，下同)全体学生于2017年即高一下学期文理科分班后，以及2018年即高二下学期，以班为单位，统一在计算机教室分别进行第一次、第二次测试。2019级，第一次测试，共958人，剔除无效数据两人，共计956份有效数据，男生393人，女生563人；第二次测试，共938人，剔除无效数据两人，共计936份有效数据，男生386人、女生550人。第二次测试因艺考、转学、退学、伤病缺席等原因，缺少了20人参与测试。 采用分层抽样，按文理科班级比例抽样，对2020级、2018级部分学生，以班为单位，统一在计算机教室进行测试。该两个年级测试时间节点与高2019级第二次测试一致。2020级剔除无效数据3份，共计411份有效数据，男生151人、女生260人；高2018级剔除无效数据5份，共计208份有效数据，男生84人、女生124人。 2.2. 调查工具 调查工具为霍兰德理论基础上修订的职业兴趣量表(Long， 2000)，共3部分。第1部分为职业对应活动的兴趣程度；第2部分为对职业的喜欢程度；第3部分为职业相适应的特质的符合度。共6种职业兴趣类型，每一种类型总分范围是0~80分。6种类型R、I、A、S、E、C的信度分别为：0.847、0.848、0.885、0.836、0.837、0.831，总量表的α系数为0.949。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析与讨论 3.1. 不同群体在同一时间的横向比较 为了解分布特点，分年级统计各个职业类型在霍兰德代码中出现的百分数 1 ，结果如图1所示。 如图1所示，总体而言，除常规型在三个年级的百分比排序均为末尾以外，各年级的类型排序均有差异，具体如下： 1) 高一(2020级)：实际型 > 艺术型 > 研究型 > 社会型 > 企业型 > 常规型 (18.99% > 17.46% > 16.80% > 16.58% > 16.04% > 14.13%; N = 1833)。 2) 高二(2019级)：艺术型 > 社会型 > 研究型 > 实际型 > 企业型 > 常规型 (24.54% > 20.48% > 15.46% > 14.92% > 14.85% > 9.76%; N = 2808)。 3) 高三(2018级)：实际型 > 企业型 > 社会型 > 研究型 = 艺术型 > 常规型。 (18.00% > 17.79% > 17.05% > 16.00% > 16.00% > 15.16%; N = 950)。 3.2. 同一群体在不同时间的纵向比较 为进一步探讨时间对职业兴趣倾向的影响，对该校2019级全体学生在高一和高二年级，相隔11个月时间分别进行测试，得出数据，进行独立样本T检验，结果如下： 由表1可以看出，在总体上，除常规型的时间差异显著，其余各职业兴趣类型的时间差异均不显著。 由表2可以看出，在男生中，艺术型、企业型、研究型、实际型的时间差异均不显著；常规型的时间差异极其显著；社会型的时间差异显著。 由表3可以看出，在女生中，各职业兴趣倾向类型的时间差异均不显著。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 不同年级的横向比较 根据龙海舟，霍颢(2017)对比其他研究表明，高中生职业兴趣倾向类型分布，受到性别、文理科、地域、学校性质、文化因素和年龄等因素的影响，分布非常不稳定。本研究针对同一学校对比三个年级的 学生，排除文化、地域等因素，发现三个年级的职业兴趣类型分布仍然不稳定。从各年级排序分布来看，仅常规型在所有年级百分比分布具有排序的一致性，均排在各年级的末尾。 4.2. 同一群体时间发展的纵向比较 从表1的结果分析可以看出，经过了一年的时间，总体而言，该群体学生的职业兴趣倾向仅常规型一项有变化，且具体表现在男生群体中，这说明，总体而言，职业兴趣在高一到高二年龄段发展具有稳定性。 从表2、表3的结果分析可以看出，在区分了性别之后，男生的职业兴趣倾向发展有局部的变化，而女生保持稳定。具体而言，男生对常规型的兴趣和对社会型的兴趣有明显的增加，学校可为男生提供 图1. 在三个组别间六种职业兴趣类型上霍兰德码中出现的频数分布 Table 1 Independent sample T test with time differences of all member 职业兴趣类型 变异来源 N M SD T值 P值 A 高一 956 50.15 7.54 −0.929 0.353 高二 936 50.47 7.47 C 高一 956 44.22 5.59 −2.209 0.027 高二 936 44.79 5.72 E 高一 956 46.22 6.24 −0.227 0.821 高二 936 46.28 6.14 I 高一 956 46.76 6.47 −0.69 0.490 高二 936 46.96 6.53 R 高一 956 46.45 6.96 −0.618 0.537 高二 936 46.65 7.19 S 高一 956 48.18 5.84 −1.631 0.103 高二 936 48.61 5.66 表1. 在总体上，时间差异的独立样本T检验结果 Table 2 Independent sample T test with time differences of the mal 职业兴趣类型 变异来源 N M SD T值 P值 A 高一 393 46.82 6.92 −1.570 0.117 高二 386 47.63 7.39 C 高一 393 42.87 5.50 −3.139 0.002 高二 386 44.16 6.01 E 高一 393 46.39 6.01 −1.065 0.287 高二 386 46.86 6.33 I 高一 393 48.76 6.36 −0.363 0.717 高二 386 48.93 6.86 R 高一 393 49.80 6.55 0.468 0.640 高二 386 49.56 7.53 S 高一 393 46.15 5.89 −2.275 0.023 高二 386 47.14 6.28 表2. 在男生中，时间差异的独立样本T检验结果 Table 3 Independent sample T test with time differences of the femal 职业兴趣类型 变异来源 N M SD T值 P值 A 高一 563 52.47 7.07 0.017 0.986 高二 550 52.46 6.86 C 高一 563 45.16 5.46 −0.223 0.824 高二 550 45.23 5.46 E 高一 563 46.10 6.40 0.596 0.551 高二 550 45.88 5.98 I 高一 563 45.36 6.17 −0.615 0.539 高二 550 45.58 5.92 R 高一 563 44.11 6.25 −1.331 0.184 高二 550 44.61 6.17 S 高一 563 49.59 5.37 −0.145 0.885 高二 550 49.63 4.93 表3. 在女生中，时间差异的独立样本T检验结果 更多的这两方面的兴趣探索机会，如引导男生竞选班委参与到班级常规工作的管理，提供更多的人际互动活动等。男女生的结果对比，说明女生的职业兴趣更早趋于稳定。女生的职业兴趣倾向在高中以前就已经稳定，因此，对于职业兴趣的教育，需从高中之前就开始。由于“新高考”在2020年将在全国全面实施，选科规则 2 的变化，直接促使学校需推行生涯教育，从学生的学科兴趣、学科能力、职业兴趣等多方面来引导学生选择高考科目。而从浙江、上海的先行经验来看，以职业兴趣切入进行选科选考教育从高中才开始开展。而该校所处重庆地区，新高考即将实施，从研究结果中，可以给该校今后的生涯教育以下建议： 1) 使用职业兴趣倾向引导选科，女生的测试结果在高一开始就可以被直接使用；男生的结果还有时间发展的变化，需谨慎使用； 2) 职业兴趣倾向的发展，对于女生而言，需在高中以前就开始；对于男生而言，在高中阶段，仍可引导其改变。 4.3. 横纵向比较 李娜(2013)的研究表明，随着年级的升高，常规型的人数会逐渐上升，本研究的结果与之有相似之处。在6种类型中，常规型在所有年级百分比分布中均排在末尾；在纵向比较当中，从表2可以看出，高2019级的男生，高二较之高一，对常规型的兴趣明显增加。 综合横向和纵向比较的结果，同一学校不同群体在不同年级的职业兴趣分布非常不稳定，同一个群体不同年级的分布稳定。从年级差异的不稳定性可以推测，不能用一个年级的分布特点代表该学校的学生兴趣发展的年级特征，具体而言，高2019级学生在该年级的职业兴趣分布特点不能概括2018级和2020级入学年份学生在同一年级时的分布特点——年级差异的背后可能是当年招生政策、学籍政策等其他因素影响着该群体的职业兴趣分布，这也部分回答了龙海舟，霍颢(2017)提出的问题“以上分布特点是否是该校学生兴趣发展的阶段性特征”。 结果表明，还没有发现职业兴趣发展特点在同一学校、不同群体的年级一致性，要了解某一年级学生的职业兴趣分布特点，只要对象不同，都需要进行调查。 由此，可以给出该校今后的生涯教育建议：总体而言，学生在高一高二阶段职业兴趣分布较为稳定，一次测试基本能够概括同一个群体两年的职业兴趣分布特点，无需进行二次测试；但不可将该群体的年级特征用于其他群体在该年级的特点。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 以年级差异划分的不同群体职业兴趣倾向分布有差异；选择常规型的人数百分比在三个年级均排在最后一位。 2) 以时间发展划分的同一群体职业兴趣倾向总体分布除常规型外没有差异；在男生中，常规型和社会型的时间差异显著；在女生中，各个类型均不显著。
system: [SYSTEM]

user: 6. 展望 职业兴趣倾向在高中阶段，可用于学生选科，同时也可用于专业选择，由于该纵向研究的群体还未升入高三，缺少高三数据，所以无法对专业选择部分进行更详细的讨论。同时，该纵向研究使用的统计方法为独立样本进行比较，未采用配对样本，在今后的研究中做好样本管理，采用更恰当的统计方法，可进一步探讨该群体职业兴趣倾向的纵向发展。今后的研究将会进一步解决上述问题，继续追踪该群体的职业兴趣发展。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对关于潜在犯罪人员的预测、挖掘效果不佳，利用犯罪人员、交通出行和住宿消费等数据，在Spark分布式运算框架下，基于FP-growth的时空关联规则方法，分析犯罪人员数据和其他数据之间的关联规则，挖掘出潜在的犯罪人员。首次提出将关联规则算法用于普通出行消费数据实现潜在犯罪人员的预测。该方法已成功应用于X市警务系统，通过实践检验证明该方法在发现潜在犯罪人员方面的有效性。 关键词 :Spark，FP-growth，时空关联规则，潜在犯罪人员 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 目前，国内外犯罪形势日益严峻，犯罪类型多样，犯罪人员数量增加，危害着人民生命财产安全和社会稳定。公安机关维护公共安全、打击犯罪的任务越来越重，执法要求越来越高。不断产生的犯罪数据要求分析人员挖掘犯罪数据潜藏的规律、分析犯罪数据之间的隐含关系，并且预测犯罪的发生、挖掘潜在的犯罪人员，从而提高公安执法的效率、预防犯罪的发生。 关联规则挖掘(ARM)是数据挖掘领域的一个研究热点，作为数据挖掘中的经典算法之一，被广泛运用到犯罪学研究中。关联规则可以从大量数据和数据项之间的关联规则中挖掘犯罪的相关证据，进一步挖掘不同犯罪之间的犯罪规律、趋势和联系，向警方提供案件侦查和犯罪预防。在探究过去犯罪成因、确定主要嫌疑人、更好地理解系列犯罪方面，关联规则挖掘都能起到很好的效果。不同的关联规则挖掘算法在犯罪分析和犯罪预测领域起着重要作用。在国外的关联规则犯罪挖掘研究中，Ng V等通过引入时间关联规则，提出一种增量算法，以解决关联规则中包含时间表达式的时间序列处理问题，用于发现香港地区犯罪模式 [ 1 ] 。Buczak研究了模糊关联规则挖掘在社区犯罪模式中的应用，加速了当地执法工作 [ 2 ] 。Tan首先分析了FP-Growth算法在计算机犯罪取证中的作用，指出了FP-Growth算法能够及时发现最新犯罪和严重犯罪的缺陷，并对FP-Growth算法和测试进行了一些改进。最后指出了未来的研究方向：多维证据的提取与关联 [ 3 ] 。Joshi提出FP-Tree相似算法，用于挖掘经常性犯罪集合，并与Apriori算法相比较，发现该算法更有效 [ 4 ] 。D. Usha将Apriori算法与其他Apriori、Fp-Growth算法在真实和合成的犯罪数据集中进行测试，发现每种算法都有自身的优势，以便研究人员了解频繁模式挖掘算法在各个领域的应用 [ 5 ] [ 6 ] 。Shekhar在犯罪模式分析(PCA)的基础上探讨了空间频繁模式挖掘(SFPM)，并在空间犯罪数据集上验证了该挖掘方法 [ 7 ] 。Isafiade重新探讨了犯罪模式挖掘的频繁模式增长模型，提出了一种基于四分位数(floor-ceil)函数的描述性统计方法，用于最小支持阈值(MST)选择。修改后的频繁模式增长(RFPG)模型进一步提出了一种模式，用于识别微妙犯罪模式序列的元组或犯罪活动中反复出现的趋势 [ 8 ] 。Asmai基于地理和人口因素，利用关联规则挖掘为犯罪人员制作犯罪映射模型。它检查了特定地点的犯罪发生情况，可以用来分析相对较高的未来犯罪地点，可以改进犯罪预防实施 [ 9 ] 。国内利用关联规则算法进行犯罪挖掘的研究也做了大量工作。以模糊集、Rough集理论为基础，林和、虞龙江等利用关联规则挖掘对犯罪人员数据库进行定量分析、推断并提取规则，为犯罪预防提供理论指导 [ 10 ] [ 11 ] 。在犯罪画像、犯罪取证分析方面，关联规则挖掘引起广泛关注，得到广泛应用 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。此外，关联规则挖掘被大量运用在犯罪侦查 [ 15 ] 、犯罪嫌疑人分析 [ 16 ] 、犯罪行为分析 [ 17 ] 、重新犯罪 [ 18 ] [ 19 ] 等犯罪研究领域。基于犯罪数据的时间和空间属性，许多研究提出改进的关联规则挖掘算法，如时空关联规则 [ 20 ] [ 21 ] 、聚类关联规则 [ 22 ] 、基于数据立方体的关联规则 [ 23 ] ，其他改进的算法如增量关联规则 [ 24 ] 、改进的Apriori、FP-growth算法也在财产犯罪分析等领域取得不错效果 [ 25 ] 。 综上所述，国内外学者都运用关联规则来进行犯罪挖掘的研究，深入探讨了关联规则挖掘在不同犯罪研究领域的效果，并提出增量关联规则、时空关联规则、聚类关联规则等改进的关联规则挖掘算法。上述研究主要着眼于利用犯罪数据进行关联规则挖掘，但是在实际业务中，更多的是与犯罪没有必然联系的业务数据，这些数据也更加容易获取，如何从大量的普通业务数据中挖掘出犯罪信息至关重要。此外，先前研究主要关注犯罪案件分析、犯罪模式挖掘，没有针对潜在犯罪人员的预测。本研究通过对X市犯罪人员信息数据、交通出行数据及住宿消费数据等进行综合的关联规则挖掘，找出在不同时间不同区域频繁与犯罪人员一同出行、住宿的普通人员。由于犯罪行为时常是以团伙形式进行，挖掘出的同行人员可以成为潜在的重点关注人员。对潜在犯罪人员进行监控，能够极大减少犯罪案件的发生，提升公共安全。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 关联规则基本概念 关联分析用于挖掘数据间的关联关系，通常使用频繁项集和关联规则来表征此种关联关系。频繁项集表示数据项集合中一起频繁出现的项目子集；关联规则表示2个项集间关联度的规则，常以X ≥ Y表示，其中X、Y为2个互斥的项集。通常使用支持度(support)和置信度(confidence)来度量关联规则的相关程度。 2.1.1. 支持度和置信度 支持度表示项集{X， Y}在总项集里出现的概率。表示为： Support ( X ≥ Y ) = P ( X ， Y ) / P ( I ) = P ( X ∪ Y ) / P ( I ) = num ( XUY ) / num ( I ) (1) 其中，I表示总事务集。num()表示求事务集里特定项集出现的次数。比如，num(I)表示总事务集的个数，num(XUY)表示含有{X， Y}的事务集的个数。 置信度表示在先决条件X发生的情况下，由关联规则“X ≥ Y”推出Y的概率。即在含有X的项集中，含有Y的可能性，公式为： Confidence ( X ≥ Y ) = P ( Y | X ) = P ( X ， Y ) / P ( X ) = P ( XUY ) / P ( X ) (2) 2.1.2. 频繁项集和关联规则 给定最小支持度min_sup和最小置信度min_conf其范围为[0， 100%]，则当且仅当满足support(X) ≥ min_sup时的项集X为频繁项集，若support(X ≥ Y) ≥ min_sup，则称X与Y是关联规则。若X与Y同时满足confidence(X ≥ Y) ≥ min_conf，则称X与Y为强关联规则。 2.1.3. 时空关联规则 时空关联规则是在关联规则和空间关联规则的基础上提出的，其理论方法主要是针对于含有时间和空间约束的数据进行分析挖掘，在空间关联规则的基础上添加了时间上的约束．时空关联规则挖掘是要提取出所有符合一定时间约束条件下的强空间关联规则，时空关联规则不仅是时间约束下的频繁项集也是空间约束下的频繁项集，是时间频繁项集与空间频繁项集之间的交集。在时空数据挖掘理论基础之上，时空关联规则挖掘利用常用关联规则算法对时空数据进行关联规则挖掘，寻找数据的时空关联性。近年来，时空关联分析在物流交通、灾害预警、规划建设、土地资源、环境等领域应用广泛 [ 26 ] - [ 31 ] 。 2.2. FP-Growth算法 常见的关联规则算法主要有Apriori算法、FP-growth算法，FP-growth是一种不产生候选模式而采用频繁模式增长的方法挖掘频繁模式的算法；此算法只扫描两次，第一次扫描数据是得到频繁项集，第二次扫描是利用支持度过滤掉非频繁项，同时生成FP-Tree。然后后面的模式挖掘就是在这棵树上进行。此算法与Apriori算法最大不同的有两点：不产生候选集，只遍历两次数据，大大提升了效率。 FP-growth算法为了减少I/O操作，提高效率，引入了一些数据结构存储数据，主要包括项头表、FP-Tree和节点链表。项头表(Header Table)即找出频繁1项集，删除低于支持度的项集，并按照出现的次数降序排序，这是第一次扫描数据。然后从数据中删除非频繁1项集，并按照项头表的顺序排序，这是第二次也是最后一次扫描数据。FP-Tree (Frequent Pattern Tree)初始时只有一个根节点Null，将每一条数据里的每一项，按照排序后的顺序插入FP-Tree，节点的计数为1，如果有共用的祖先，则共用祖先的节点计数 + 1。FP-Tree的挖掘过程如下，从长度为1的频繁模式开始挖掘。可以分为3个步骤： 1) 构造它的条件模式基(CPB， Conditional Pattern Base)，条件模式基(CPB)就是我们要挖掘的Item的前缀路径； 2) 然后构造它的条件FP-Tree (Conditional FP-tree)； 3) 递归的在条件FP-Tree上进行挖掘。 伪代码如下： FP-growth函数的输入：tree是指原始的FP-Tree或者是某个模式的条件FP-Tree，a是指模式的后缀(在第一次调用时a = NULL，在之后的递归调用中a是模式后缀)； FP-growth函数的输出：在递归调用过程中输出所有的模式及其支持度。每一次调用FP-growth输出结果的模式中一定包含FP-growth函数输入的模式后缀。 2.3. 研究方法流程 如图1所示，本研究大致分为以下几个步骤(见图1)： 1) 将犯罪人员数据划分为训练数据和测试数据，两者的比例为4:1；对所有数据进行预处理。将犯罪人员训练数据和交通出行、住宿消费数据统一作为算法输入数据上传至HDFS； 2) 设置最小支持度(min_sup)和最小置信度(min_conf)，使用Spark Mlib对输入数据进行计算； 图1. 研究方法流程图 3) 根据设置的min_sup和min_conf条件对频繁项集进行剪枝，得到关联规则结果集； 4) 利用犯罪人员测试数据对关联规则结果集进行检验，检查关联规则的正确性和算法有效性。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验流程 3.1. 数据预处理 1) 数据提取：从X市警务系统数据库中抽取出用于关联规则分析的犯罪数据及相关数据，包括犯罪人员数据、交通出行数据、住宿消费数据，并从各数据中提取出分析所需的相应属性字段(见表1)； 2) 数据清洗：数据表中字段存在空值、错误值等问题，如身份证号码为空或长度不够等，需要对存在问题的字段进行一定处理。本文直接删除存在错误的数据，因为其所占比例较小，不影响分析； 3) 数据转换、加载：本研究数据中涉及到身份证号码等隐私信息，通过加密算法进行加密处理。由于本研究使用SparkMllib中的FP-growth算法进行计算，因此将转换后的数据文件上传至Hdfs中。 Table 1 Crime and related data informatio 数据表 属性字段 犯罪人员 身份证号码 交通出行 车次ID、发车时间、起始站、到达站、乘车人员身份证号码 住宿消费 入住人员身份证号码、旅馆编号、旅馆坐标、入住时间、旅馆名称 表1. 犯罪及相关数据信息 3.2. 挖掘过程 本实验在Spark分布式运算框架下进行，总共部署五个物理节点，以实现快速、高效的计算。Spark部署简单、运算高效，是专为大规模数据处理而设计的快速、易用、通用、随处运行的分布式计算引擎，其中间计算结果保存在内存当中，可以极大提高运算效率。本实验中，相对于单机运算，Spark分布式计算时间效率提高300%；相对于Hadoop MapReduce分布式集群，时间效率提高150%。本研究利用分布式运算框架Spark中的机器学习算法库SparkMllib中的FP-growth接口来计算各数据的关联规则。 关联规则的计算包括三部分，第一部分为利用交通出行数据进行普通的关联规则分析，目的是找出同犯罪人员一起频繁出行的潜在人员；第二部分利用住宿消费数据进行时空关联规则挖掘，目的是找出经常同犯罪人员一起住宿消费的潜在犯罪人员。由于犯罪人员和潜在犯罪人员可能住宿消费的时间地点不同，因此时空关联规则分析考虑在某一时间和空间邻域内的关联规则；第三部分综合利用交通出行数据和住宿消费数据考虑时间和空间属性的关联规则分析，目的是找出经常同犯罪人员一起出行和住宿消费的潜在犯罪人员，由于犯罪人员和潜在犯罪人员存在分开出行、住宿消费的情况，因此关联规则分析考虑某一时间、空间范围内的出行和住宿消费情况。 1) 交通出行数据关联规则挖掘 交通出行数据关联规则挖掘以汽车或者火车为例。将每个车次(包括车次ID、发车时间、起始站、到达站)当作一个交易(Transaction) ID，该车次上的所有乘客为交易项目。给定支持度和置信度，使用Spark对预处理后的汽车数据进行运算，运算的结果规则形式为“车次乘客A ≥ 乘客B”，表示在给定时间内、符合最小支持度和置信度情况下，乘客A和乘客B共同乘坐了该车次。对于以上处理结果，并不知道该条规则中是否包含犯罪人员，因此，针对所有关联规则，过滤找出包含犯罪人员的关联规则。对每条包含犯罪人员的关联规则，如“A ≥ B”，假设A为重点人员，此时可以统计出A和B共同乘坐的所有车次，那么，经常同犯罪人员A一起乘坐该车次的B可以作为潜在的重点关注人员。 2) 住宿消费数据时空关联规则挖掘 住宿消费数据时空关联规则挖掘以旅馆住宿或者网吧上网为例。对于每个旅馆或者网吧，以该旅馆或者网吧空间坐标为中心、以当前等记时间为准，给点空间半径r = 3 km，时间半径t = 2 d，将该时间和空间范围内所有登记消费的全部人员当作一个交易。给定支持度和置信度，使用Spark对预处理后的人员数据进行运算，运算的结果规则形式为“消费场所ID人员A ≥ 人员B”，表示在给定时空范围内、符合最小支持度和置信度情况下，旅客A和B在该旅馆或者网吧消费。同理，可查找出经常同犯罪人员A一起住宿消费的潜在犯罪人员B。 3) 综合交通出行、住宿消费数据的时空关联规则挖掘 在分别得出汽车和旅馆数据的关联规则后，计算获得汽车和旅馆数据关联规则中相同的关联规则，即得同时乘坐某躺车次并且一同住宿消费的犯罪人员和潜在犯罪人员。
system: [SYSTEM]

user: 4. 关联规则结果分析 4.1. 交通出行关联规则 计算结果如表2所示，总共发现433个潜在犯罪人员。表2中5个字段分别表示犯罪人员身份证号码(用A表示)、潜在犯罪人员身份证号码(用B表示)、置信度、犯罪人员和潜在犯罪人员同乘的车次信息以及两者同行的次数。以第二条规则为例，该规则表示犯罪人员A和犯罪人员B在研究时间内一起乘坐了78次汽车，其中置信度表示在犯罪人员乘坐的所有车次中，有90%是同潜在犯罪人员一起乘车；此外，乘坐车次信息表示该车次编号为653124 xxxxxxxx，发车时间为2016-12-16 16:50:00，从aks站开往awt站(见表2)。 4.2. 住宿消费时空关联规则 表3为不考虑时间和空间的关联规则分析结果(见表3)，表4为考虑时间和空间的时空关联规则分析结果(见表4)。从表3中可以看出犯罪人员和潜在犯罪人员同住旅馆的信息，其中时间表示入住的日期；另外，同住次数表示两者在研究时间范围内一起外出住宿的次数。总共发现123个潜在重点人员。时空关联规则分析中，设置时间半径t = 2 d，空间半径r = 3 km。通过对比发现，增加时空条件相当于扩大关联规则搜索范围，此时，发现的关联规则数量急剧增加至207条，犯罪人员和潜在犯罪人员同住旅馆的次数显著上升，说明犯罪人员与潜在潜在犯罪人员不在同一天入住或在不同的旅馆入住的情况比较明显。 Table 2 Traffic Association Rule 重点人员 潜在重点人员 置信度 车次信息 同行次数 6529281973xxxxxxxx 6529281968 xxxxxxxx 1 {652901xxxxxxxx， 2016-12-16 16:50:00， aks站，awt站}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} 45 6529271992 xxxxxxxx 4128281987 xxxxxxxx 0.9 {653124xxxxxxxx， 2016-12-26 16:50:00， aks站，awt站}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} 78 ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ 表2. 交通出行关联规则 注：共计433条关联规则。 Table 3 Accommodation consumption association rule 重点人员 潜在重点人员 置信度 旅馆信息 同住次数 6541261976xxxxxxxx 4111231980 xxxxxxxx 0.6 {2016-05-01 jy宾馆}、{2016-05-03 xh酒店}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} 18 5134291992xxxxxxxx 1101111985 xxxxxxxx 0.8 {2016-05-15 fk酒店}、{2016-05-25 sd酒店}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} 23 ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ 表3. 住宿消费关联规则 注：共计123条关联规则。 Table 4 Rules for spatial and temporal association of accommodation consumptio 重点人员 潜在重点人员 旅馆信息 6541261976xxxxxxxx 4111231980xxxxxxxx {2016-05-08 sy宾馆}、{2016-05-09 rj宾馆}、{2016-05-03 xh酒店}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} 5134291992xxxxxxxx 1101111985xxxxxxxx {2016-05-15 fk酒店}、{2016-05-03 tm大酒店}、{2016-05-25 sd酒店}∙∙∙∙∙∙{∙∙∙∙∙∙} ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ 表4. 住宿消费时空关联规则 注：共计207条关联规则。 4.3. 综合时空关联规则 从表5中可知，综合考虑交通出行和住宿消费数据的时空关联规则数量为157条，相对仅考虑住宿消费数据的时空关联规则数量有所减少，因为增加了同时乘车这一限制条件。表中同行信息字段表示犯罪人员和潜在犯罪人员同时乘坐该车次或相邻车次并且入住该宾馆或附近旅馆(见表5)。 4.4. 潜在犯罪人员分析及检验 根据图1中各数据关联规则结果可知总共有920条关联规则，即研究发现了920个潜在犯罪人员。但是，通过检查各关联规则发现各数据计算得出的关联规则之间存在大量的重复的潜在犯罪人员，例如可能在交通出行数据和住宿消费数据或者综合数据中同时发现潜在犯罪人员A，此时需要消除重复检测出的潜在犯罪人员。经过上述步骤后，总计有648个潜在犯罪人员被发现(见图2)。 此外，针对发现的648个潜在犯罪人员，利用犯罪人员测试数据对其进行检验，检测出近20%的潜在犯罪人员存在于犯罪人员测试数据库中。该检验表明研究方法能够有效发现潜在的犯罪分子在发现上述潜在犯罪人员后，X市公安部门对其进行了日常出行活动的监控，经过两个月的监控发现，部分潜在犯罪人员存在扰乱公共秩序、违反治安条例的行为。由此可见，本研究发现的潜在犯罪人员在实际生活中可以成为公安机关的重点关注对象，对其行为的监控能够起到维护社会治安、减少违法犯罪行为的效果。