为应对突发性公共安全事件带来的巨大挑战,我国的公共安全处置策略需要从“事后处置”转变到“事前预防”,为此,需要强化数据资源的综合利用以及自动化地、深度地数据分析和信息挖掘手段,以提高信息发现的及时性、前瞻性,防范突发性安全事件于未然。通过建设面向公共安全的数据分析系统,为信息挖掘应用提供监测和预警手段,解决安全保障部门面临的问题。本文在研究了面向特定网站的主动式快速数据采集技术,关系网络分析相关的图数据压缩存储、分析和可视化展示等技术的基础上,设计并实现了一套主动获取数据、自动分析数据的分析系统,实现对特定人员、特定群体、异常行为、安全事件的检测与挖掘。本文的主要工作如下:实现面向特定网站的数据采集。分析了针对公共安全领域内数据查询类网站进行数据采集的技术,研究基于浏览器模拟、浏览器操纵的采集方式,实现用户名密码、PKI证书登录的认证授权,获取数据并进行解析,使用增量式加速、长连接加速、并行加速、分布式加速等加速策略加快采集速度,并使用最近最少使用法、直接映射法对数据去重,实现对公共安全领域内数据查询类网站数据的准确高效的采集,为信息挖掘应用提供基础数据来源。研究数据分析技术,提出一种隐关系发现算法并证明其正确性。研究基于Bloom过滤器和基于Cuckoo过滤器的数据比对加速技术,实现特定人员快速侦测;通过统计方法挖掘隐含在人员活动数据中的人员关系,利用多源异构数据构建人员关系和活动图,实现大规模图数据的压缩,在关系网络上进行治安效价传递、异常行为等分析,并进行可视化展示,使公共安区保障部门能直观地观察分析和处理结果。设计并实现了数据分析系统。通过整合面向特定网站的数据采集技术和数据分析与图可视化技术,设计开发一套主动获取数据、自动分析数据的分析系统,对活动记录进行分析处理,实现对特定人员、特定群体、异常行为、安全事件的检测与挖掘。