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大数据扫黄的方法

  大数据抓妓女的方法:第一,找出晚上至凌晨交易活跃的账户。因为大多数商店的账号营业到晚上11点基本就关门了,即使开门营业额也会大幅度下降。第二,交易的金额比较固定。第三,交易次数多。符合上述条件,就能基本定位妓女。抓到妓女后,根据其交易记录可抓到全部嫖客。

  如果一个女性,年龄在20-35岁之间,没有固定的工作,但是每天微信总是在晚上10点至凌晨4点之间有收款,收款的地点又总是在高档的酒店,或者高档的社区,这时系统就会给她一个标记,列为可疑人员。所有跟她微信有转账记录的人,同时会被列入监控名单。

  凡是出现以下三点情况,大数据就会盯上你:那些晚上10点至凌晨4点仍有活跃交易的账户;交易金额符合某一类似的特征,那就把这笔交易标记为可能涉黄。

  一个商家一个月有大量的交易,并且60%以上的交易都符合上述特征,那么不管这个商家是叫某某养生馆,还是叫某某建材批发,大概率这个商家就是涉黄的。

  大数据抓嫖客的方法,通过酒店大数据分析,如果一个人经常开钟点房,后台就认为其可能嫖娼,以后其再开房时,会自动通知附近派出所,一抓一个准。

  大数据时代,不管你是如何隐藏,通过数据分析都可以被解读出来。

大数据扫黄的方法

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