[發明專利]一種犯罪傳播復雜網絡結點分析方法、裝置和用戶終端

在審

• 申請號: 201810074340.7
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108241910A
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發明（設計）人: 姚佳
• 申請（專利權）人: 廣東惠禾科技發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 陳曉云

本發明提供了一種犯罪傳播復雜網絡結點分析方法、裝置和用戶終端，其中所述方法包括：根據嫌疑人的個人周邊數據和與所述嫌疑人相關人員的關系數據構建與所述嫌疑人對應的動態犯罪網絡；提取所述動態犯罪網絡中的所述嫌疑人對應的目標結點特征并根據所述目標結點特征建立向量；根據所述目標結點特征及所述向量構建分類分析模型；基于所述分類分析模型進行對所述目標結點的狀態監督。本發明實現通過目標結點的網絡拓撲變化分析的得到犯罪嫌疑人的分析結果，分析結果準確，為案件調查人員進一步對犯罪嫌疑人的周邊信息的分析和調查帶來極大的方便。

技術領域

本發明涉及復雜網絡分析技術領域，更具體地說，涉及一種犯罪傳播復雜網絡結點分析方法、裝置和用戶終端。

背景技術

復雜網絡(Complex Network)，是指具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標度中部分或全部性質的網絡。目前復雜網絡分析中，大多還是處于分析復雜網絡的特征分析，動力學模型等高層次的方面。針對犯罪分析的方法中，也存在不少從理論和實驗角度的相關研究，但是大多還是停留在以問卷調查為主，加以統計分析的方法為輔的情況下。

盡管現在存在多種復雜網絡的分析方法，但依然大多數處于過于宏觀，主要針對網絡的一些高層次的特征進行分析，比如網絡的一些統計特征：是否符合小世界網絡、規則網絡，網絡結點類型數、平均路徑長度，聚類系數等等。而針對單結點的分析并不多見。

總之，現有的針對犯罪復雜網絡的分析，僅停留在問卷調查或基本統計分析方法上，無法做到針對單結點的分析，從而無法得到針對犯罪嫌疑人的準確的分析結果，對案件調查人員進一步對犯罪嫌疑人的周邊信息的分析和調查帶來極大的不便。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種犯罪傳播復雜網絡結點分析方法、裝置和用戶終端以解決現有技術的不足。

為解決上述問題，本發明提供一種犯罪傳播復雜網絡結點分析方法，包括：

根據嫌疑人的個人周邊數據和與所述嫌疑人相關人員的關系數據構建與所述嫌疑人對應的動態犯罪網絡；

提取所述動態犯罪網絡中的所述嫌疑人對應的目標結點特征并根據所述目標結點特征建立向量；

根據所述目標結點特征及所述向量構建分類分析模型；

基于所述分類分析模型進行對所述目標結點的狀態監督。

優選地，所述“根據所述目標結點及所述向量構建分類分析模型”，包括：

在所述動態犯罪網絡中，根據犯罪前后的所述目標結點的所述向量，得到所述目標結點的動態變化特征向量；

基于所述動態變化特征向量構建所述嫌疑人的犯罪向量；

根據所述犯罪向量，建立分類分析模型。

優選地，所述“在所述動態犯罪網絡中，根據犯罪前后的所述目標結點的所述向量，得到所述目標結點的動態變化特征向量”，包括：

在所述動態犯罪網絡中，針對犯罪前所述目標結點構建第一向量，針對犯罪后所述目標結點構建第二向量；

計算所述第二向量與所述第一向量的差值，得到所述目標結點的所述動態變化特征向量。

優選地，所述“根據嫌疑人的個人周邊數據和與所述嫌疑人相關人員的關系數據構建與所述嫌疑人對應的動態犯罪網絡”，包括：

根據所述個人周邊數據構建所述嫌疑人的不同時間節點的網絡拓撲圖；

在所述網絡拓撲圖中，對不同時間節點的所述嫌疑人及所述嫌疑人相關人員設置狀態關系標簽；

根據包括所述狀態關系標簽的所述網絡拓撲圖，構建所述嫌疑人的不同時間節點的所述動態犯罪網絡。