犯罪群体识别方法、设备及存储介质技术

技术编号:20025625 阅读:22 留言:0更新日期:2019-01-06 04:30
本发明专利技术公开了一种犯罪群体识别方法、设备及存储介质,所述犯罪群体识别方法包括以下步骤:根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据;根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络;接收犯罪群体识别请求,从所述社交关系网络中获取社区群体,并根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体。本发明专利技术根据隐式的弱关联关系、多关系和强关联光系等数据,可生成社交关系网络,能够根据少量的犯罪嫌疑人信息,可以快速的从社交关系网络中识别出犯罪社区群体。

【技术实现步骤摘要】
犯罪群体识别方法、设备及存储介质
本专利技术涉及社交群体识别领域,尤其涉及一种犯罪群体识别方法、设备及存储介质。
技术介绍
随着Web2.0的快速普及与推进,Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等社交网络得到了飞速发展,互联网的交互性、自媒体属性愈来愈明显,人和人的社会关系更为复杂。实际生活中,人与人之间更多的表现出强关联关系,而社交网络更多的表现出弱关联关系。目前,对犯罪成员关系及其关系亲密度侦测的主要技术方法分为两类,利用同时被捕或在同一地区实施犯罪的犯罪人员形成的网络进行识别;利用人员之间的通信或交易形成的网络来进行识别。但现有的犯罪群体识别方法较多考虑单关系、较多关注显式的强关联关系和较少关注隐式的弱关联关系,需要采集大量的数据,但数据采集困难,无法对犯罪群体进行度量,此外,现有的犯罪群体识别方法,处理数据的规模和效率也较低,难以胜任海量的弱关联关系数据分析。因此,现有的犯罪群体识别方法,存在处理数据的规模和效率较低、数据采集困难,无法准确的对犯罪群体进行度量的问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种犯罪群体识别方法、设备及存储介质,旨在解决处理数据的规模和效率较低、数据采集困难,无法准确的对犯罪群体进行度量的技术问题。为实现上述目的,本专利技术提供一种犯罪群体识别方法,所述犯罪群体识别方法包括以下步骤:根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据;根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络;接收犯罪群体识别请求,从所述社交关系网络中获取社区群体,并根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体。可选地,所述根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络的步骤包括:根据所述配置请求中的网络清洗配置对所述社交关系数据进行清洗,以获取第一社交关系数据;根据所述配置请求中的多源映射策略对所述第一社交关系数据进行标识,以获取第二社交关系数据;根据所述第二社交关系数据和所述配置请求中的权重策略配置生成社交关系网络。可选地,所述从所述社交关系网络中获取社区群体的步骤包括:对所述社交关系网络进行初始化,以将所述社交关系网络中的节点转换为节点社区;计算所述社交关系网络中每个节点社区的有方向模块度;根据所述有方向模块度计算每个社区节点与邻接社区节点的模块度增量,并根据所述模块度增量更新所述社交关系网络中的节点社区;将更新后的社交关系网络中处于同一节点社区的全部节点压缩为新节点,并将所述新节点转换为新节点社区,以获取社区群体。可选地,所述根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体的步骤之后,所述犯罪群体识别方法还包括:从所述犯罪社区群体中识别出犯罪核心成员,并在所述社交关系网络中标记所述犯罪核心成员,同时显示标记后的社交关系网络。可选地,所述从所述犯罪社区群体中识别出犯罪核心成员的步骤包括:根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪核心成员信息,确定犯罪核心成员样本;统计每个非犯罪核心成员与所述犯罪核心成员样本的连接权重,并将所述连接权重最大的非犯罪核心成员标记为犯罪核心成员;统计每个非犯罪核心成员与全部犯罪核心成员的连接权重之和,并将所述连接权重之和最大的非犯罪核心成员标记为犯罪核心成员,直至犯罪核心成员数达到所述犯罪群体识别请求中的犯罪核心成员数。可选地,所述犯罪群体识别方法还包括:查询每个犯罪核心成员的身份信息和位置信息,并在所述犯罪社区群体中进行标记;根据公安机构的地理位置分布和所述位置信息确定待行动公安机构和待逮捕的犯罪核心成员;通过网络将所述待逮捕的犯罪核心成员的身份信息和位置信息传输至待行动公安机构。可选地,根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据的步骤之前,所述犯罪群体识别方法还包括:从接收到的数据配置请求中获取指纹信息,并验证所述指纹信息;当所述指纹信息通过验证时,执行所述根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据的步骤。可选地,所述犯罪群体识别方法还包括:接收犯罪社区群体的查询请求,并获取所述查询请求中的犯罪社区群体的标识信息;在查询到与所述标识信息关联的犯罪社区群体时,显示所述犯罪社区群体。本专利技术还提供一种犯罪群体识别设备,所述犯罪群体识别设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的犯罪群体识别程序,所述犯罪群体识别程序被所述处理器执行时实现如上所述的犯罪群体识别方法的步骤。此外,为实现上述目的,本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有犯罪群体识别程序,所述犯罪群体识别程序被处理器执行时实现如上所述的犯罪群体识别方法的步骤。本专利技术根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据,然后根据该配置请求中的数据预处理规则对该社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络,再然后在接收到犯罪群体识别请求时,从该社交关系网络中获取社区群体,并根据该犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从该社区群体中识别出犯罪社区群体,本方案根据隐式的弱关联关系、多关系和强关联光系等数据,可生成社交关系网络,能够根据少量的犯罪嫌疑人信息,可以快速的从社交关系网络中识别出犯罪社区群体,此外,提供可视化展示社交关系网络,以便用户多维度跟踪犯罪社区群体。附图说明图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图;图2为本专利技术犯罪群体识别方法第一实施例的流程示意图;图3为图2中所述根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络步骤的细化流程示意图;图4为图2中所述对所述社交关系网络进行社区群体发现,以获取社区群体步骤的细化流程示意图;图5为本专利技术犯罪群体识别方法第二实施例的流程示意图;图6为图5中所述从所述犯罪社区群体中识别出犯罪核心成员步骤的细化流程示意图;图7为本发实施例中可视化展示社交关系网络的示意图;图8为本专利技术犯罪群体识别方法第三实施例的流程示意图;图9为本专利技术犯罪群体识别方法第四实施例的流程示意图;图10为本专利技术犯罪群体识别方法第五实施例的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术,并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例的主要解决方案是:根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据,然后根据该配置请求中的数据预处理规则对该社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络,再然后在接收到犯罪群体识别请求时,从该社交关系网络中获取社区群体,并根据该犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从该社区群体中识别出犯罪社区群体。由于现有技术较多考虑单关系、较多关注显式的强关联关系和较少关注隐式的弱关联关系,需要采集大量的数据,但数据采集困难,无法对犯罪群体进行度量,此外,现有的犯罪群体识别方法,处理数据的规模和效率也较低,难以胜任海量的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种犯罪群体识别方法,其特征在于,包括以下步骤:根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据;根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络;接收犯罪群体识别请求,从所述社交关系网络中获取社区群体,并根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体。

【技术特征摘要】
1.一种犯罪群体识别方法,其特征在于,包括以下步骤:根据接收到的数据配置请求中的数据获取指令获取社交关系数据;根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络;接收犯罪群体识别请求,从所述社交关系网络中获取社区群体,并根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体。2.如权利要求1所述的犯罪群体识别方法,其特征在于,所述根据所述配置请求中的数据预处理规则对所述社交关系数据进行预处理,并根据预处理后的社交关系数据生成社交关系网络的步骤包括:根据所述配置请求中的网络清洗配置对所述社交关系数据进行清洗,以获取第一社交关系数据;根据所述配置请求中的多源映射策略对所述第一社交关系数据进行标识,以获取第二社交关系数据;根据所述第二社交关系数据和所述配置请求中的权重策略配置生成社交关系网络。3.如权利要求1所述的犯罪群体识别方法,其特征在于,所述从所述社交关系网络中获取社区群体的步骤包括:对所述社交关系网络进行初始化,以将所述社交关系网络中的节点转换为节点社区;计算所述社交关系网络中每个节点社区的有方向模块度;根据所述有方向模块度计算每个社区节点与邻接社区节点的模块度增量,并根据所述模块度增量更新所述社交关系网络中的节点社区;将更新后的社交关系网络中处于同一节点社区的全部节点压缩为新节点,并将所述新节点转换为新节点社区,以获取社区群体。4.如权利要求1所述的犯罪群体识别方法,其特征在于,所述根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪群体特征信息,从所述社区群体中识别出犯罪社区群体的步骤之后,所述犯罪群体识别方法还包括:从所述犯罪社区群体中识别出犯罪核心成员,并在所述社交关系网络中标记所述犯罪核心成员,同时显示标记后的社交关系网络。5.如权利要求4所述的犯罪群体识别方法,其特征在于,所述从所述犯罪社区群体中识别出犯罪核心成员的步骤包括:根据所述犯罪群体识别请求中的犯罪核心成员信息...

【专利技术属性】
技术研发人员:王壮丁伟
申请(专利权)人:中兴通讯股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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