基于網(wǎng)絡(luò)主體基因的特定行為傾向分析
發(fā)布時間:2022-09-28 15:29
在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天,網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模不斷攀升,網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)量日益增長,尤其以社交網(wǎng)絡(luò)為代表的互動性平臺,更是緊密連接了每一個現(xiàn)實(shí)個體與虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間。由于互聯(lián)網(wǎng)的各個虛擬主體背后的操控者是現(xiàn)實(shí)中的真實(shí)個體,通過對互聯(lián)網(wǎng)中的基本特征的深入挖掘,可以分析網(wǎng)絡(luò)主體在現(xiàn)實(shí)中特定行為的傾向性。社會的不斷發(fā)展,催生了對公共安全的更高需求,尤其是犯罪預(yù)測等方面。在此背景下,本文以犯罪社會學(xué)相關(guān)學(xué)科為依據(jù),分析了大量犯罪個體,研究了一種分析網(wǎng)絡(luò)主體在現(xiàn)實(shí)空間中犯罪傾向的分析方法,為公共安全、刑偵、警務(wù)等提供技術(shù)支持。本文獲取到大量網(wǎng)絡(luò)主體的相關(guān)信息,結(jié)合相關(guān)學(xué)科的研究,歸納出多個主體基本特征,并進(jìn)行初步挖掘。這些特征,可以唯一標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)的虛實(shí)映射關(guān)系,也在一定程度上溝通主體的行為表現(xiàn)。這種同時具有“推斷表征”和“標(biāo)定個體”兩大功能的數(shù)據(jù)集合,與生物學(xué)上的“基因”概念異曲同工。因此本文借助網(wǎng)絡(luò)主體基因理論,將網(wǎng)絡(luò)基因的研究層次劃分為屬性、基因單元、基因片段三個層次;騿卧獙W(wǎng)絡(luò)主體行為性狀表現(xiàn)起決定作用,本文結(jié)合犯罪學(xué)、社會學(xué)等相關(guān)學(xué)科的研究,定義了暴力單元、焦慮單元、社會聯(lián)系單元等多種與犯罪行為相...
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景與研究意義
1.1.1 課題來源
1.1.2 課題的研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 犯罪控制理論
1.2.2 犯罪特征的研究
1.2.3 犯罪預(yù)測相關(guān)研究
1.2.4 網(wǎng)絡(luò)基因研究
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 網(wǎng)絡(luò)主體基因概述
2.1 網(wǎng)絡(luò)主體基因概述
2.2 網(wǎng)絡(luò)基因的層次結(jié)構(gòu)
2.2.1 網(wǎng)絡(luò)主體基因?qū)哟?br> 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)基因相關(guān)概念定義
2.2.3 網(wǎng)絡(luò)空間基因的生成過程
2.3 本章小結(jié)
第3章 網(wǎng)絡(luò)主體基因單元抽取
3.1 網(wǎng)絡(luò)主體數(shù)據(jù)源
3.2 網(wǎng)絡(luò)主體屬性描述
3.3 網(wǎng)絡(luò)主體基本特征
3.4 犯罪相關(guān)基因單元抽取
3.4.1 人生觀基因單元
3.4.2 社會聯(lián)系度基因單元
3.4.3 行為素養(yǎng)基因單元
3.4.4 政治立場基因單元
3.4.5 暴力傾向基因單元
3.4.6 情緒狀況基因單元
3.4.7 性格基因單元
3.4.8 焦慮基因單元
3.4.9 掩飾基因單元
3.4.10 職業(yè)穩(wěn)定性基因單元
3.5 抽取結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
第4章 網(wǎng)絡(luò)主體基因單元分類
4.1 基因單元分類概述
4.2 基因分類方法
4.2.1 背景基因型
4.2.2 異位顯性基因型
4.2.3 調(diào)節(jié)基因型
4.2.4 累加基因型
4.2.5 互補(bǔ)基因型
4.2.6 修飾基因型
4.2.7 微效基因型
4.2.8 抑制基因型
4.3 本章小結(jié)
第5章 基于網(wǎng)絡(luò)主體基因的特定行為傾向算法
5.1 問題描述
5.2 樣本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
5.2.1 樣本數(shù)據(jù)集介紹
5.2.2 數(shù)據(jù)篩選
5.2.3 數(shù)據(jù)匿名化
5.3 基因型內(nèi)部計算方法
5.3.1 微效基因型計算
5.3.2 互補(bǔ)基因型聯(lián)動異位顯性基因
5.4 特定行為傾向計算方法
5.4.1 算法概要
5.4.2 基準(zhǔn)基因篩選算法
5.4.3 基因表達(dá)強(qiáng)度計算
5.4.4 XGBoost模型介紹
5.4.5 使用XGBoost計算基因表達(dá)強(qiáng)度
5.4.6 犯罪行為傾向判別算法
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多模態(tài)信息特征融合的犯罪預(yù)測算法研究[J]. 唐德權(quán),史偉奇,張波云. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(07)
[2]基于環(huán)境犯罪學(xué)的犯罪預(yù)測模型的建立[J]. 李雨聰,劉碩,王方明. 情報雜志. 2018(02)
[3]從社會紐帶到自我控制:兩種控制理論的競爭與調(diào)和[J]. 楊學(xué)鋒. 中國刑警學(xué)院學(xué)報. 2017(06)
[4]基于支持向量機(jī)的嫌疑人特征預(yù)測[J]. 李榮崗,孫春華,姬建睿. 計算機(jī)工程. 2017(11)
[5]基于隨機(jī)森林的犯罪風(fēng)險預(yù)測模型研究[J]. 王雨晨,過仲陽,王媛媛. 華東師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]網(wǎng)絡(luò)空間主權(quán)研究[J]. 方濱興,鄒鵬,朱詩兵. 中國工程科學(xué). 2016(06)
[7]改進(jìn)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財產(chǎn)犯罪預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 李衛(wèi)紅,聞磊,陳業(yè)濱. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(08)
[8]網(wǎng)絡(luò)基因圖譜研究[J]. 董新民,尹芷儀,郭曉博,高能. 信息安全研究. 2016(09)
[9]基于Logistic回歸的犯罪概率預(yù)測研究[J]. 杜益虹,劉世華. 紹興文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)). 2016(02)
[10]基于隨機(jī)森林的分類器在犯罪預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 孫菲菲,曹卓,肖曉雷. 情報雜志. 2014(10)
本文編號:3681917
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景與研究意義
1.1.1 課題來源
1.1.2 課題的研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 犯罪控制理論
1.2.2 犯罪特征的研究
1.2.3 犯罪預(yù)測相關(guān)研究
1.2.4 網(wǎng)絡(luò)基因研究
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 網(wǎng)絡(luò)主體基因概述
2.1 網(wǎng)絡(luò)主體基因概述
2.2 網(wǎng)絡(luò)基因的層次結(jié)構(gòu)
2.2.1 網(wǎng)絡(luò)主體基因?qū)哟?br> 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)基因相關(guān)概念定義
2.2.3 網(wǎng)絡(luò)空間基因的生成過程
2.3 本章小結(jié)
第3章 網(wǎng)絡(luò)主體基因單元抽取
3.1 網(wǎng)絡(luò)主體數(shù)據(jù)源
3.2 網(wǎng)絡(luò)主體屬性描述
3.3 網(wǎng)絡(luò)主體基本特征
3.4 犯罪相關(guān)基因單元抽取
3.4.1 人生觀基因單元
3.4.2 社會聯(lián)系度基因單元
3.4.3 行為素養(yǎng)基因單元
3.4.4 政治立場基因單元
3.4.5 暴力傾向基因單元
3.4.6 情緒狀況基因單元
3.4.7 性格基因單元
3.4.8 焦慮基因單元
3.4.9 掩飾基因單元
3.4.10 職業(yè)穩(wěn)定性基因單元
3.5 抽取結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
第4章 網(wǎng)絡(luò)主體基因單元分類
4.1 基因單元分類概述
4.2 基因分類方法
4.2.1 背景基因型
4.2.2 異位顯性基因型
4.2.3 調(diào)節(jié)基因型
4.2.4 累加基因型
4.2.5 互補(bǔ)基因型
4.2.6 修飾基因型
4.2.7 微效基因型
4.2.8 抑制基因型
4.3 本章小結(jié)
第5章 基于網(wǎng)絡(luò)主體基因的特定行為傾向算法
5.1 問題描述
5.2 樣本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
5.2.1 樣本數(shù)據(jù)集介紹
5.2.2 數(shù)據(jù)篩選
5.2.3 數(shù)據(jù)匿名化
5.3 基因型內(nèi)部計算方法
5.3.1 微效基因型計算
5.3.2 互補(bǔ)基因型聯(lián)動異位顯性基因
5.4 特定行為傾向計算方法
5.4.1 算法概要
5.4.2 基準(zhǔn)基因篩選算法
5.4.3 基因表達(dá)強(qiáng)度計算
5.4.4 XGBoost模型介紹
5.4.5 使用XGBoost計算基因表達(dá)強(qiáng)度
5.4.6 犯罪行為傾向判別算法
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多模態(tài)信息特征融合的犯罪預(yù)測算法研究[J]. 唐德權(quán),史偉奇,張波云. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(07)
[2]基于環(huán)境犯罪學(xué)的犯罪預(yù)測模型的建立[J]. 李雨聰,劉碩,王方明. 情報雜志. 2018(02)
[3]從社會紐帶到自我控制:兩種控制理論的競爭與調(diào)和[J]. 楊學(xué)鋒. 中國刑警學(xué)院學(xué)報. 2017(06)
[4]基于支持向量機(jī)的嫌疑人特征預(yù)測[J]. 李榮崗,孫春華,姬建睿. 計算機(jī)工程. 2017(11)
[5]基于隨機(jī)森林的犯罪風(fēng)險預(yù)測模型研究[J]. 王雨晨,過仲陽,王媛媛. 華東師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]網(wǎng)絡(luò)空間主權(quán)研究[J]. 方濱興,鄒鵬,朱詩兵. 中國工程科學(xué). 2016(06)
[7]改進(jìn)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財產(chǎn)犯罪預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 李衛(wèi)紅,聞磊,陳業(yè)濱. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(08)
[8]網(wǎng)絡(luò)基因圖譜研究[J]. 董新民,尹芷儀,郭曉博,高能. 信息安全研究. 2016(09)
[9]基于Logistic回歸的犯罪概率預(yù)測研究[J]. 杜益虹,劉世華. 紹興文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)). 2016(02)
[10]基于隨機(jī)森林的分類器在犯罪預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 孫菲菲,曹卓,肖曉雷. 情報雜志. 2014(10)
本文編號:3681917
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jiyingongcheng/3681917.html
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