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#危害公共安全事件的关联关系挖掘及预测代码说明文档

团队名称：OmniEye团队 
团队成员:陈夏明，强思维，王海洋，孙莹，石开元  
指导老师：上海交通大学网络信息中心 金耀辉 教授  
联系方式：chenxm35@gmail.com 

概述

本危害公共安全事件的关联关系挖掘及预测案例,提供了基于多维（时间、空间、语义）数据分析的公共安全事件管理方法，包括同类、异类事件的相关性分析，以及预测未来一段时间内同地区发生类似事件的可能性。该系统提供了完整的媒体数据处理和模型生成方法，主要分为关联性分析和未来事件预测两部分。包含以下核心模块可供单独调用：

• 媒体事件识别、提取、分类
• 众包事件标注与事件分类校验
• 时空、语义特征提取
• 媒体传播规律、事件发生时空关联性分析
• 基于Gradient-Boosting算法的事件预测、交叉验证

运行环境

• 操作系统:Mac OS X,Linux or Windows
• 平台:Hadoop 1.2.1,Spark 1.1.1
• 语言:PHP,R,SQL,Python
• 拓展平台:SAE,微信公众平台,CKAN平台

代码集介绍:

###data_process:

该代码包中是数据处理部分，数据处理分四步进行:事件提取、分类，时空语义特征提取，时空相关性分析，事件预测。具体思路如下：

• event_classify:媒体事件识别、提取、分类
• feature_spatio-temporal:时空、语义特征提取
• correlation_analysis:媒体传播规律、事件发生时空关联性分析
• critical_forecast:基于Gradient-Boosting算法的事件预测、交叉验证

###data_public:

该代码包部分是基于开放数据以众包的方式进行人工标注与校验，原始报道数据集存储于CKAN平台，通过微信公众平台调用CKAN数据，并通过微信公众帐号将数据记录推送给大众进行事件类型标注，并将标注结果上传CKAN平台，通过大众的力量做事件分类校准集。

• index.php:通过CKAN平台进行数据管理，微信公众平台实现众包标注，并实现两个平台实时通信

##编译及配置
###源码下载

该工程源码使用github仓库进行管理，克隆仓库到本地：

git clone git@github.com:OMNI-Lab/CCFBDC2014.git

或直接Download ZIP打包下载源码

###源码编译

####data_process

• event_classify
  首先对公开的新闻和微博报道数据，结合其他多种数据源(如地区人口分布数据、GDP数据等)对公交，车爆炸、暴力恐怖、校园砍杀三类事件进行识别和提取、分类，采用TF-IDF相似度匹配算法对进行事件提取，余弦相似度计算对事件分类，相似度达到一定阈值的一簇媒体报导均属于同一类事件。事件提取、分类结果详见新闻分类子数据集和微博分类子数据集(提供如下本地和Hadoop两种运行环境)
  本地环境：

1. 新闻分类，在python/classify_news文件夹中运行python classify_news.py
2. 微博分类，在python/classify_weibo文件夹中运行python classify_weibo.py

Hadoop环境：

1. 新闻分类，在spark/classify_news运行 pyspark news_classify.py
2. 微博分类，在spark/classify_weibo运行 pyspark weibo_classify.py

• feature_spatio-temporal
  我们从时间、空间、语义三个方面对事件进行了特征提取，共提取52个特征，特征详见事件特征子数据集 *时间特征提取，事件发生期间的节日、周几，事件第一篇报道出现时间，事件最后一篇报道出现时间，事件报道持续时长，50%，75%，95%新闻报道集中出现所占时长等特征进行统计：feature_temporal文件夹下，python运行： python feature_temporal.py
  *空间特征提取，从事件发生城市、所在城市、面积、人口、GDP情况进行统计：feature_spatio文件夹下运行 python feature_spatio.py
  *语义特征提取，从事件相关报道数、报道评论数、报道篇幅长度等特征进行提取： $ R -f features_spatio.R

• correlation_analysis:
  通过相关性分析与数据可视化的方法，对已提取事件的媒体传播规律、事件发生的时空共性进行分析研究，空间维度上，中国主要地区使用Pearson Coefficient定义相似系数，并通过区域矩阵给出。在时间维度上，我们通过分析类似事件的时间顺序，检测显著事件重复出现的时间间隔。
  R环境下运行: $ R -f corellation_analysis.R

• critical_forecast：
  采用Gradient-Boosting算法对未来一段时间内某地区公共安全事件是否发生进行预测，同时利用回归树(Regression Trees)算法对该地区发生的频次进行预测，最后用交叉验证方法验证预测的准确度。
  spark环境下运行prediction.py

####data_public

将index.php托管于新浪SAE实现代码管理，并设置微信公众平台，在开发者中心配置微信公众平台与sae代码服务器接口及Token。
微信公众平台：OmniEye
CKAN平台：http://data.sjtu.edu.cn/dataset/ccfbd

编辑时间：2014-12-04 **大赛网址**