方才竣事的KDD2016，羅格斯大學(xué)的熊輝、首都航空航天大學(xué)的杜博文和侯振山揭曉論文。他們研究了首都的公交、火車和地鐵上乘客的移動狀況，闡明智能公交一卡通數(shù)據(jù)，連系差人發(fā)布的和社交收集上的信息，從中找出竊賊……

　　方才竣事的KDD2016，羅格斯大學(xué)的熊輝、首都航空航天大學(xué)的杜博文和侯振山揭曉論文。他們研究了首都的公交、火車和地鐵上乘客的移動狀況，闡明智能公交一卡通數(shù)據(jù)，連系差人發(fā)布的和社交收集上的信息，從中找出竊賊，在識別囚犯方面精確率為93%。這項(xiàng)手藝將在首都進(jìn)行試點(diǎn)，其他城市隨后踐諾。

　　智能卡公共交通票務(wù)系統(tǒng)讓人們能在公交、地鐵、電車、火車與汽船之間自由搭乘——即使這些是由分歧的公司運(yùn)營——而無需購票。這非常利便，可是也有晦氣的后果。此中之一就是，任何有會見權(quán)限的人過程追蹤乘客(或者是他們的交通卡)，都能切確研究人們要去哪里。

　　公司哄騙這些信息來優(yōu)化辦事。當(dāng)然，這也是一件功德。可是哄騙智能卡數(shù)據(jù)還能做很多其他的工作，此中有一些就會讓喜愛自由的人很困擾。日前，在舊金山進(jìn)行的常識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘大會(KDD)就概述了此中一件事，輪廓上看起來完全沒有風(fēng)險。這就是哄騙這些數(shù)據(jù)來抓竊賊。

　　這個主意是羅格斯大學(xué)的熊輝、首都航空航天大學(xué)的杜博文和侯振山一路想出來的。他們研究了首都的公交、火車和地鐵上乘客的移動狀況。和預(yù)猜中的日常，大大都多半乘客敏捷從A移動到B——用時起碼或換乘次數(shù)起碼，天天都是不異的行程。可是有一小部門人，其乘坐路線沒什么紀(jì)律，或是忽然改變乘坐模式。

　　很多這些特別或許有純真的解說：忘掉拿公文包了，或者是對部門路線不熟悉。但有些時辰，原因可能是惡意的：竊賊在交通收集上實(shí)施扒竊，可能利用的照舊偷來的交通卡。

　　值得光榮的是，竊賊很少。可是，這也使得他們很難被找出來。熊輝博士利用的是包孕兩個步調(diào)的系統(tǒng)。起首，一個爭論機(jī)分類法式查看從2014年4月到6月之間的600萬張交通卡在首都各地的行程，然后將特別值從通俗乘客平分離出來。第二個分類法式預(yù)先獲取從警局呈報和社交媒體動靜匯集到的竊賊熱點(diǎn)信息，然后試圖從這些特別值中心識別出竊賊。

　　在這方面，該研究成功了。它識別出了93%的已知的竊賊(即在此時代被差人抓到的竊賊)。然而，第二個方針是盡可能精確地識別出嫌疑人。而這一次，它的闡發(fā)含糊其詞。每14個嫌疑人中只有1個是已知竊賊。另一方面，該數(shù)據(jù)還包孕一些未知竊賊。

　　固然誤判率這么高，熊輝博士認(rèn)為，他開發(fā)了一個壯大的東西。利用閉路攝像機(jī)監(jiān)督可疑的少部門人遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上追蹤幾百萬乘客可怕。他說，這項(xiàng)手藝將很快在首都進(jìn)行試點(diǎn)，在中國其他城市隨后踐諾利用。

　　并非所有專家都相信該手藝。ShashiVerma是倫敦交通局的CTO，負(fù)責(zé)整座城市的Oyster卡系統(tǒng)的流利運(yùn)行。他說，據(jù)他的記錄顯示，數(shù)百萬的通俗人會做出各類“怪異、出色、復(fù)雜”的行為。要從浩繁無辜乘客之間找出少少數(shù)的罪犯可不像聽起來那么輕易。然而，熊暉博士堅信他的團(tuán)隊的做法，他們還建議查詢拜訪其他“反社會集團(tuán)”，如公共交通收集中的“酗酒者、吸毒者、飄流漢和毒販”的移動模式。抓竊賊是一回事。可是，哄騙人工智能追蹤那些處于社會邊緣的人又是別的一回事。手藝不知道二者的差別，可是人需要知道。