【摘要】：在現(xiàn)階段的案件偵查中,話單分析發(fā)揮著越來越重要的作用。話單數(shù)據(jù)中包含大量的隱藏信息,通過挖掘這些隱藏信息,可以為案件偵查提供有效的線索。由于話單數(shù)據(jù)在案件偵查中的重要性,關于話單數(shù)據(jù)分析的方法也是層出不窮。目前關于話單分析的研究大多停留在基于社交網(wǎng)絡分析的階段,基于社交網(wǎng)絡分析話單數(shù)據(jù)雖然也能達到一定的分析效果,但是隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,分析的效果越來越不理想。而機器學習這幾年在數(shù)據(jù)分析工作中大放異彩,為很多經(jīng)典問題提供了一種新的解決思路�；谝陨戏治�,本文提出的基于話單數(shù)據(jù)的多維向量推薦模型,綜合考慮了基于社交網(wǎng)絡分析的多種方法,從話單數(shù)據(jù)中的多個因素衡量話單中人員的重要性。首先,本文對話單數(shù)據(jù)進行處理,通過對影響對象重要性指標進行特征設計,將話單數(shù)據(jù)中的每一個對象用向量表示。其次,將上述向量作為輸入,充分考慮每一個因素對對象的影響程度,構(gòu)建數(shù)學模型描述對象的影響力。最后,用真實的話單數(shù)據(jù)對對象的影響力模型進行驗證,通過驗證不斷修改模型,直到模型效果達到最佳。本文以某地某次活動案例的數(shù)據(jù)集進行實驗驗證,通過對已知重點人的話單數(shù)據(jù)進行對象影響力模型的驗證。實驗采用空白對照進行測試,將最終的模型推薦結(jié)果與實際案例中的結(jié)果進行對比,以此查看推薦結(jié)果的準確率。本文提出的多維向量推薦模型,綜合考慮了多個因素對人員重要性的影響程度,推薦結(jié)果的準確率非常高。相較于傳統(tǒng)話單分析方法效率低、成本高等缺點,本文提出的基于話單數(shù)據(jù)的多維向量推薦模型,在保證傳統(tǒng)推薦方法的準確率的同時提高了工作效率、降低了成本。
【學位授予單位】：武漢郵電科學研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：D631.2;TP181
【圖文】：

圖 2-1 所有已知重點人的通話規(guī)律從圖 2-1 可以看出，某地參與調(diào)查取證的六次活動分別在 2015-10-11、2015-11-28、2015-12-05、2016-01-09、2016-01-16、2016-01-20（已在圖中用紅色豎線標出），但是從圖 2-1 中看出還存在其他峰值，后證實 2015-11-20、2015-12-12、2015-12-26、2015-12-

圖 2-2 與 1 號通話頻次前 10 的人員的通話時間-頻次規(guī)律從圖 2-2 可以看出符合活動期間頻次增加的規(guī)律，表明這些號碼的聯(lián)系人很可能是直接參與 1 號團伙假票活動的人員。

圖 2-3 新發(fā)現(xiàn)團伙與已知重點人的聚類譜系圖（已剔除未直接聯(lián)系的人員）從剔除了聯(lián)系較弱的票務人員后的譜系圖 2-3 可以看出，剩余人員中最大的群體是包括 9 號所屬的兩個號碼（25 號和 36 號）以及大部分已知重點人在內(nèi)的一個群體，推測這個群體內(nèi)的人員可能為此次案件團伙的主體。將已知重點人之間的聚類譜系圖繪制

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本文編號：2776095