北京主城区伪基站活动时空特征及其影响因素
发布时间：2022-01-02 08:27
利用北京主城区2017-02-23—04-26的垃圾短信数据反映伪基站的活动轨迹,通过核密度估计分析伪基站的时空特征;以1km格网为研究单元,采用空间计量模型定量分析了建成环境与社会经济因素对伪基站分布的影响。结果发现:1)伪基站活动呈现出明显的时空集聚,空间上东多西少,最大的热点区域位于国贸。2)伪基站活动存在显著的空间自相关性,邻近区域伪基站发送垃圾短信增加1%,相应本区域增加约0.7%。3)建成环境因素中,正向影响最大的是商业和住宅,负向影响最明显的是酒店设施,教育设施存在显著的负空间溢出效应;交通方面,地铁站对伪基站活动的吸引作用仅存在于邻近区域。4)社会经济因素中体现了伪基站活动与低收入群体、人流活动和老龄人口均存在一定正相关性。
【文章来源】：热带地理. 2019,39(01)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区域与垃圾短信数据
y）提取短信样本的文本特征，TF-IDF是一种关键词自动提取算法，在计算词语的权值中应用较多且效果较好；基于提取的文本特征，对训练集进行五折交叉验证来确定分类模型，随机森林（RandomForest,RF）算法的整体精度为95%，Kappa系数为93%，用来分类比较可靠；最后基于RF算法，对除训练集外的所有短信样本进行分类。模型实现基于R语言caret包。3结果分析3.1伪基站活动时空特征伪基站在一天中的活动时间主要集中在T08:00—21:00，峰值出现在T10:00—12:00和T18:00—20:00两个时间段，凌晨T03:00左右为全天最低点（图2）。伪基站发送的每1条垃圾短信的时间和空间位置，都是伪基站使用者（罪犯）、垃圾短信接收者（潜在受害者）在地理和社会环境下交互的结果。伪基站每天的活动与人们日常行为活动模式基本一致，可使更多的人接收到垃圾短信，增加犯罪的潜在受害者；在半夜至凌晨，由于人们进入休息时间，伪基站发送垃圾短信活动则趋向减少。根据以上规律，将一天24h划分为3个时段进行研究：T1对应晚上T22:00至第二天T08:00，此时段垃圾短信数量最少，伪基站不活跃；T2对应早上T08:00至中午T14:00，此时段短信数量最多；T3对应T14:00—22:00。3个时段的Moran’sI结果分别为0.65、0.71和0.73，均呈现出显著的空间集聚，但在T3时段的分布更为集中。由图3-a可知，北京主城区伪基站活动的整体分布呈现空间集聚的特点。最核心区域位于以国贸CBD为中心的“十”字形区域，该区域有许多成熟的住宅小区和完善的商业设施集中分布，属于人口密集的场所；二环以内及五环以外的分布相对较少，西边分布整体比东边稀疏，但西三环尤其北京西站附近较周围更为凸显；伪基站分布还体现出极其明显的沿环路和干路周边分布的趋势。各个时段的空间?
醋粤诮?厍?员淞康目占湟?出效应较多，在空间计量模型的其他领域研究中有类似的现象存在（Lesageetal.,2011;Naveedetal.,2014）。半夜至凌晨的直接效应和间接效应都要小于相应白天，则是由于该时段伪基站总体活跃程度下降。由表1可知：1）公共服务设施中，政府设施与伪基站活动在工作时段内呈现显著负相关，因为在政府机构上班的人群一般不易成为垃圾短信的目标人群；派出所与伪基站活动在白天呈现正相关，但是在晚间呈现显著的负相关，因为派出所通常分布在人群密集的区域，白天密集人流对不法分子的吸图3垃圾短信时空分布核密度Fig.3ThekerneldensitydistributionofSMSspama）垃圾短信总体分布b）T1:[22:00,08:00)c）T2:[08:00,14:00)d）T3:[14:00,22:00)N核密度
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京主城区伪基站时空规律分析[J]. 汪伟,陶海燕,卓莉,李敏,李旭亮,汪珂丽,史清丽. 地球信息科学学报. 2018(07)
[2]基于可视分析的伪基站活动特征分析方法[J]. 唐楷,赵韦鑫,蒋宏宇,吴亚东,王松. 西南科技大学学报. 2018(02)
[3]基于多用户垃圾短信数据的伪基站活动轨迹可视分析方法[J]. 蒲誉文,胡海波,何凌君. 计算机应用. 2018(04)
[4]社会空间视角下广州居住地犯罪风险的格局与模式[J]. 王洋,金利霞,张虹鸥,吴康敏,王长建,黄耿志. 地理研究. 2017(12)
[5]城市入室盗窃犯罪的多尺度时空格局分析——基于中国H市DP半岛的案例研究[J]. 柳林,姜超,周素红,刘凯,徐冲,曹晶晶. 地理研究. 2017(12)
[6]地理学视角下犯罪者行为研究进展[J]. 龙冬平,柳林,周素红,杜方叶,宋广文,肖露子. 地理科学进展. 2017(07)
[7]21世纪以来西方犯罪地理研究述评[J]. 卓蓉蓉,李峦峦,余斌,郑文升. 人文地理. 2017(02)
[8]居民日常活动对扒窃警情时空格局的影响[J]. 宋广文,肖露子,周素红,龙冬平,周淑丽,刘凯. 地理学报. 2017(02)
[9]垃圾短信分类治理对策研究[J]. 曾剑秋,杨光永,董豪. 北京邮电大学学报(社会科学版). 2015(06)
[10]伪基站及其信号侦测方法浅析(英文)[J]. 张宸. 中国通信. 2014(08)
本文编号：3563844
【文章来源】：热带地理. 2019,39(01)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区域与垃圾短信数据
y）提取短信样本的文本特征，TF-IDF是一种关键词自动提取算法，在计算词语的权值中应用较多且效果较好；基于提取的文本特征，对训练集进行五折交叉验证来确定分类模型，随机森林（RandomForest,RF）算法的整体精度为95%，Kappa系数为93%，用来分类比较可靠；最后基于RF算法，对除训练集外的所有短信样本进行分类。模型实现基于R语言caret包。3结果分析3.1伪基站活动时空特征伪基站在一天中的活动时间主要集中在T08:00—21:00，峰值出现在T10:00—12:00和T18:00—20:00两个时间段，凌晨T03:00左右为全天最低点（图2）。伪基站发送的每1条垃圾短信的时间和空间位置，都是伪基站使用者（罪犯）、垃圾短信接收者（潜在受害者）在地理和社会环境下交互的结果。伪基站每天的活动与人们日常行为活动模式基本一致，可使更多的人接收到垃圾短信，增加犯罪的潜在受害者；在半夜至凌晨，由于人们进入休息时间，伪基站发送垃圾短信活动则趋向减少。根据以上规律，将一天24h划分为3个时段进行研究：T1对应晚上T22:00至第二天T08:00，此时段垃圾短信数量最少，伪基站不活跃；T2对应早上T08:00至中午T14:00，此时段短信数量最多；T3对应T14:00—22:00。3个时段的Moran’sI结果分别为0.65、0.71和0.73，均呈现出显著的空间集聚，但在T3时段的分布更为集中。由图3-a可知，北京主城区伪基站活动的整体分布呈现空间集聚的特点。最核心区域位于以国贸CBD为中心的“十”字形区域，该区域有许多成熟的住宅小区和完善的商业设施集中分布，属于人口密集的场所；二环以内及五环以外的分布相对较少，西边分布整体比东边稀疏，但西三环尤其北京西站附近较周围更为凸显；伪基站分布还体现出极其明显的沿环路和干路周边分布的趋势。各个时段的空间?
醋粤诮?厍?员淞康目占湟?出效应较多，在空间计量模型的其他领域研究中有类似的现象存在（Lesageetal.,2011;Naveedetal.,2014）。半夜至凌晨的直接效应和间接效应都要小于相应白天，则是由于该时段伪基站总体活跃程度下降。由表1可知：1）公共服务设施中，政府设施与伪基站活动在工作时段内呈现显著负相关，因为在政府机构上班的人群一般不易成为垃圾短信的目标人群；派出所与伪基站活动在白天呈现正相关，但是在晚间呈现显著的负相关，因为派出所通常分布在人群密集的区域，白天密集人流对不法分子的吸图3垃圾短信时空分布核密度Fig.3ThekerneldensitydistributionofSMSspama）垃圾短信总体分布b）T1:[22:00,08:00)c）T2:[08:00,14:00)d）T3:[14:00,22:00)N核密度
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京主城区伪基站时空规律分析[J]. 汪伟,陶海燕,卓莉,李敏,李旭亮,汪珂丽,史清丽. 地球信息科学学报. 2018(07)
[2]基于可视分析的伪基站活动特征分析方法[J]. 唐楷,赵韦鑫,蒋宏宇,吴亚东,王松. 西南科技大学学报. 2018(02)
[3]基于多用户垃圾短信数据的伪基站活动轨迹可视分析方法[J]. 蒲誉文,胡海波,何凌君. 计算机应用. 2018(04)
[4]社会空间视角下广州居住地犯罪风险的格局与模式[J]. 王洋,金利霞,张虹鸥,吴康敏,王长建,黄耿志. 地理研究. 2017(12)
[5]城市入室盗窃犯罪的多尺度时空格局分析——基于中国H市DP半岛的案例研究[J]. 柳林,姜超,周素红,刘凯,徐冲,曹晶晶. 地理研究. 2017(12)
[6]地理学视角下犯罪者行为研究进展[J]. 龙冬平,柳林,周素红,杜方叶,宋广文,肖露子. 地理科学进展. 2017(07)
[7]21世纪以来西方犯罪地理研究述评[J]. 卓蓉蓉,李峦峦,余斌,郑文升. 人文地理. 2017(02)
[8]居民日常活动对扒窃警情时空格局的影响[J]. 宋广文,肖露子,周素红,龙冬平,周淑丽,刘凯. 地理学报. 2017(02)
[9]垃圾短信分类治理对策研究[J]. 曾剑秋,杨光永,董豪. 北京邮电大学学报(社会科学版). 2015(06)
[10]伪基站及其信号侦测方法浅析(英文)[J]. 张宸. 中国通信. 2014(08)
本文编号：3563844
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