[发明专利]自动挖掘业务中间人的方法、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动挖掘业务中间人的方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：从手机取证数据中提取待挖掘对象的身份特征属性：输入手机取证数据，从输入的手机取证数据中提取待挖掘对象的至少一个身份特征属性，进入S2步骤；

S2：调用对应分析模型进行挖掘分析：根据S1中提取的待挖掘对象的每个身份特征属性，调用对应的分析模型对待挖掘对象进行挖掘分析，获得对应每个身份特征属性的业务中间人的类型的可信度值，进入S3步骤；分析模型包括：聚类分析法分析模型、特征匹配法分析模型和场景分析法分析模型；

聚类分析法分析模型的流程为：

1.1、从数据库中提取每种案件类型嫌疑人的共同通联对象，形成业务中间人的原始库；

1.2、根据每类案件的特征，通过原始库中业务中间人即待挖掘对象与该类案件嫌疑人的通联特征分析，得到该业务中间人的类型的可信度值，其中通联特征包括：通联关系、好友备注和经济往来；

1.3、保存分析结果；

特征匹配法分析模型的流程为：

2.1、创建不同类型中间业务的业务中间人的身份特征规则库；

2.2、将从手机取证数据中提取的待挖掘对象的每个身份特征属性进行有效性检验，并与身份特征规则库中的身份特征进行比对，确定待挖掘对象的业务中间人的类型的可信度值；

2.3、保存分析结果；

场景分析法分析模型的流程为：

3.1、将现有案件的聊天内容，通过人工方式标识，搭建训练类案模型，类案模型包括：涉毒通联训练模型、涉黄通联训练模型、涉枪通联训练模型；

3.2、将从手机取证数据中提取的待挖掘对象的每个身份特征属性，输入3.1中训练的类案模型，智能研判出通联内容的业务使用场景，进而确定待挖掘对象的业务中间人的类型的可信度值；

3.3、保存分析结果；

S3：综合计算待挖掘对象的可信度值，得出分析结果：根据S2中获得的对应待挖掘对象的每个身份特征属性的业务中间人的类型的可信度值及各自的权重，综合计算待挖掘对象属于某种业务中间人的类型的可信度值，得出待挖掘对象属于某种业务中间人的结果。

2.如权利要求1所述的自动挖掘业务中间人的方法，其特征在于：S1中，能够输入用户指定值，该用户指定值为和待挖掘对象关联的已知的业务中间人的身份特征属性值，用于提高分析结果的正确性。

3.如权利要求1所述的自动挖掘业务中间人的方法，其特征在于：S1中，手机取证数据包括：APP注册信息、通讯记录、备注信息、经济往来信息和通联关系。

4.一种自动挖掘业务中间人的终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3中任一所述方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述方法的步骤。