[发明专利]一种犯罪传播复杂网络结点分析方法、装置和用户终端

说明书

本发明提供了一种犯罪传播复杂网络结点分析方法、装置和用户终端，其中所述方法包括：根据嫌疑人的个人周边数据和与所述嫌疑人相关人员的关系数据构建与所述嫌疑人对应的动态犯罪网络；提取所述动态犯罪网络中的所述嫌疑人对应的目标结点特征并根据所述目标结点特征建立向量；根据所述目标结点特征及所述向量构建分类分析模型；基于所述分类分析模型进行对所述目标结点的状态监督。本发明实现通过目标结点的网络拓扑变化分析的得到犯罪嫌疑人的分析结果，分析结果准确，为案件调查人员进一步对犯罪嫌疑人的周边信息的分析和调查带来极大的方便。

技术领域

本发明涉及复杂网络分析技术领域，更具体地说，涉及一种犯罪传播复杂网络结点分析方法、装置和用户终端。

背景技术

复杂网络(Complex Network)，是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络。目前复杂网络分析中，大多还是处于分析复杂网络的特征分析，动力学模型等高层次的方面。针对犯罪分析的方法中，也存在不少从理论和实验角度的相关研究，但是大多还是停留在以问卷调查为主，加以统计分析的方法为辅的情况下。

尽管现在存在多种复杂网络的分析方法，但依然大多数处于过于宏观，主要针对网络的一些高层次的特征进行分析，比如网络的一些统计特征：是否符合小世界网络、规则网络，网络结点类型数、平均路径长度，聚类系数等等。而针对单结点的分析并不多见。

总之，现有的针对犯罪复杂网络的分析，仅停留在问卷调查或基本统计分析方法上，无法做到针对单结点的分析，从而无法得到针对犯罪嫌疑人的准确的分析结果，对案件调查人员进一步对犯罪嫌疑人的周边信息的分析和调查带来极大的不便。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种犯罪传播复杂网络结点分析方法、装置和用户终端以解决现有技术的不足。

为解决上述问题，本发明提供一种犯罪传播复杂网络结点分析方法，包括：

根据嫌疑人的个人周边数据和与所述嫌疑人相关人员的关系数据构建与所述嫌疑人对应的动态犯罪网络；

提取所述动态犯罪网络中的所述嫌疑人对应的目标结点特征并根据所述目标结点特征建立向量；

根据所述目标结点特征及所述向量构建分类分析模型；

基于所述分类分析模型进行对所述目标结点的状态监督。

优选地，所述“根据所述目标结点及所述向量构建分类分析模型”，包括：

在所述动态犯罪网络中，根据犯罪前后的所述目标结点的所述向量，得到所述目标结点的动态变化特征向量；

基于所述动态变化特征向量构建所述嫌疑人的犯罪向量；

根据所述犯罪向量，建立分类分析模型。

优选地，所述“在所述动态犯罪网络中，根据犯罪前后的所述目标结点的所述向量，得到所述目标结点的动态变化特征向量”，包括：

在所述动态犯罪网络中，针对犯罪前所述目标结点构建第一向量，针对犯罪后所述目标结点构建第二向量；

计算所述第二向量与所述第一向量的差值，得到所述目标结点的所述动态变化特征向量。

优选地，所述“根据嫌疑人的个人周边数据和与所述嫌疑人相关人员的关系数据构建与所述嫌疑人对应的动态犯罪网络”，包括：

根据所述个人周边数据构建所述嫌疑人的不同时间节点的网络拓扑图；

在所述网络拓扑图中，对不同时间节点的所述嫌疑人及所述嫌疑人相关人员设置状态关系标签；

根据包括所述状态关系标签的所述网络拓扑图，构建所述嫌疑人的不同时间节点的所述动态犯罪网络。