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基于复杂网络分析的犯罪嫌疑人发现

陈雅雯  
【摘要】:采用复杂网络分析的方法能有效支持对犯罪集团的侦破,提高公安机关的办案效率,减少人力、物力资源浪费。本文以犯罪网络为研究对象,借助于复杂网络分析技术,采用重叠社区划分方法和节点重要性排序方法,研究了犯罪嫌疑人挖掘问题。论文研究具有理论研究意义和应用价值。论文的主要工作如下:犯罪网络是一个加权的社会网络,边权值体现了节点之间的亲近程度,网络中的任意节点可隶属于多个社区。针对这一现象,本文设计了一种基于传播影响力的重叠社区划分算法COPRA-PI,可用于挖掘犯罪网络中的社区结构。该算法是在COPRA算法的基础上从节点影响力、边影响力、历史标签影响力三个方面综合考虑传播影响力;针对COPRA算法中每个节点在每个时刻均具有相同的最大标签数,且该最大标签数需要手动设置这一不足,该算法中设计了一个自适应的最大标签数。实验结果表明COPRA-PI算法在经典的数据集上社区划分效果较好、收敛速度较快。在确定了犯罪嫌疑人社区网络后,还需确定每个罪犯在犯罪网络中的重要度和犯罪嫌疑人的嫌疑程度。为此,本文提出了一种基于局部影响力的节点重要性排序算法LIPR。该算法能有效支持犯罪网络中节点重要程度分析,主要在PR值初始化和转移矩阵设计两个方面对PageRank算法进行了改进。具体在PR值初始化时考虑节点的“优秀程度”,只对度超过节点平均度的节点分配PR值;在设计转移矩阵时,考虑节点的一阶传播影响力,根据节点的扩展度来确定转移概率的大小。实验结果表明LIPR算法可以较全面地对网络中节点的重要程度进行定量分析。应用实验结果表明COPRA-PI算法在ICM网络数据集中能合理划分嫌疑人社区边界,LIPR算法能全面准确地对犯罪网络中节点的重要程度进行定量分析,发现犯罪集团的领导人物,同时有效支持相关犯罪嫌疑人的发现。


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