【摘要】：社交網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復雜網(wǎng)絡研究的一個重要分支,具有廣泛的應用價值;發(fā)現(xiàn)犯罪團伙是公安機關偵查辦案中的關鍵問題之一。但是,單獨基于社會網(wǎng)絡分析或基于屬性聚類分析發(fā)現(xiàn)犯罪團伙的方法,均不能在大數(shù)據(jù)集中有效地對未知犯罪團伙進行發(fā)現(xiàn)和挖掘分析。由于犯罪團伙在社交網(wǎng)絡中的表現(xiàn)一定是社交網(wǎng)絡的社區(qū),因此,本文先對社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行社區(qū)劃分,縮小團伙識別范圍,再結合犯罪嫌疑人在社交網(wǎng)絡中的結構相似度和屬性等額外信息,研究了基于社交網(wǎng)絡的犯罪團伙發(fā)現(xiàn)方法。論文主要工作包括:首先,針對社交網(wǎng)絡的結構特點、犯罪團伙特點和團伙分析方法,提出了利用社交網(wǎng)絡建模分析發(fā)現(xiàn)犯罪團伙的思路。其次,針對社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中的Louvain算法對真實社交網(wǎng)絡劃分存在節(jié)點移動時產(chǎn)生模塊度增益的冗余計算問題,提出了基于預處理的改進Louvain算法,通過提前計算節(jié)點度儲存鄰接表,并對度數(shù)不同的節(jié)點進行分類判斷處理,在不改變社區(qū)劃分效果的前提下,提高對于大規(guī)模網(wǎng)絡劃分的效率。最后,基于改進Louvain算法的優(yōu)點和大規(guī)模社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的結構特點,提出了結合拓撲相似度的團伙發(fā)現(xiàn)算法模型;通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)和社交網(wǎng)絡節(jié)點(實體人)屬性信息,提出了結合屬性信息的團伙發(fā)現(xiàn)算法模型。實驗初步表明,改進后的Louvain算法可以提高社交網(wǎng)絡社區(qū)劃分的效率;利用結合拓撲相似度的團伙發(fā)現(xiàn)算法模型按照余弦相似性可以有效判別電信詐騙等類型的犯罪團伙;利用結合屬性信息的團伙發(fā)現(xiàn)算法模型根據(jù)節(jié)點屬性信息可進一步縮小和判定潛在的犯罪團伙。這些工作能為公安機關發(fā)現(xiàn)可疑犯罪團伙提供有效的理論和技術支撐。
【學位授予單位】：中國人民公安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：D918.2
【圖文】：

p k c其中 α 和 c 都是常數(shù)。這里的負號是非強制的，可以將其省略，但因圖 3.1 中直線的斜率是負值，使用負號會很方便，如果取值為正，那么圖3.1 中的斜率會相反。對公式3.1 的兩側同時做指數(shù)運算，可將對數(shù)關系記為公式3.2。（公式3.2）kp Ck 其中，C=ec也是一個常數(shù)。這種形式的分布，即按照k 的冪變化，稱為冪律。根據(jù)圖3.1 的實證，可以粗略地說明社交網(wǎng)絡拓撲圖中的度分布服從冪律。具有如圖 3.1 所示冪律度分布的網(wǎng)絡有時也稱為無標度網(wǎng)絡，當然也有很多網(wǎng)絡不是無標度的，即其度分布不服從冪律，然而無標度網(wǎng)絡是研究的重點，因為這些網(wǎng)絡有一些很重要的性質。尤其對于大型社交網(wǎng)絡

中國人民公安大學碩士學位論文( )，即經(jīng)過對節(jié)點的遍歷之后，一個社區(qū)中outiVK V之和，則稱由這些節(jié)點組成的社區(qū)為弱社區(qū)�？醋髟趶碗s網(wǎng)絡中各種節(jié)點具有一定的聚集性而構各領域學者運用基于子圖局部定義，即社區(qū)結構是集合，每個集合中的節(jié)點邊的連接數(shù)量都較多，而圖 3.2 所示，圖中的網(wǎng)絡由 15 個節(jié)點與 21 條連邊分后被分為三類，不同的節(jié)點顏色代表不同的社區(qū)稀疏，而社區(qū)內部節(jié)點的連邊較為密集。

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本文編號：2740229