一种基于通联数据的分析模型构建方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术给出了一种基于通联数据的分析模型构建方法与装置，包括收集与待分析事件的线索相关的通联数据，并抽取出通联数据中的核心属性数据并分类为多种类型，将每种类型作为一个计算因子；针对每种计算因子分别根据事件线索预先设置对应的模型条件和比例运算规则，再分别对每种计算因子中满足模型条件的数据通过对应的比例运算规则将数据转化为对应的得分；将各个计算因子对应的得分进行加权累加计算得到本次分析的总分值；根据以上步骤构建基于通联数据的分析模型对事件相关的组织以及组织的成员进行分析。本发明专利技术可应用在以通联为主的非正常携带物品进出境线索的分析以及其他事件研究中，极大提升了工作人员的分析能力和工作效率，应用前景广泛。应用前景广泛。应用前景广泛。

【技术实现步骤摘要】
一种基于通联数据的分析模型构建方法与装置


[0001]本专利技术涉及电子取证
，尤其是一种基于通联数据的分析模型构建方法与装置。

技术介绍

[0002]非正常携带物品进出境是一种国际性社会现象，只要国家实施对外贸易管理，只要存在国内外市场差价，就必然会有非正常携带物品进出境现象的发生。非正常携带物品进出境非正常携带物品进出境非正常携带物品进出境非正常携带物品进出境目前主要的技术手段都是基于话单数据进行通联对象的分析，但是没有挖掘出非正常携带物品进出境组织的规律和特点，没有建立数据处理模型，研判数据质量低下，且需投入大量的工作人员进行人工分析研判，大大降低工作效率。
[0003]现有技术存在以下不足之处：
[0004]1、技术手段不足，主要依靠经验。现有的技术手段都是基于分析工具进行研判分析，比如通过话单分析软件分析号码之间的通联关系，或者通过账单分析软件分析银行卡之间的转账关系，主要依靠于情报研判人员经验进行人工判断，没有根据非正常携带物品进出境的通话记录规律进行研究，抽取关键核心数据，建立数据分析模型，提升情报研判人员的分析质量和效率。
[0005]2、虽有规律可循，但没有挖掘数据价值，固化研判模型。原有的研判分析主要针对于通话对象实体的分析，没有对数据的价值进行有效的挖掘，没有抽象出数据的核心属性，形成分析研判模型。
[0006]本文基于非正常携带物品进出境通话记录的数据研究，提出了一种基于通联数据的模型构建方法和装置。

技术实现思路

[0007]本专利技术提出了一种基于通联数据的分析模型构建方法与装置，以解决上文提到的现有技术的缺陷。
[0008]在一个方面，本专利技术提出了一种基于通联数据的分析模型构建方法，该方法包括以下步骤：
[0009]S1：收集与待分析事件的线索相关的通联数据进行分析，并抽取出所述通联数据中的核心属性数据，将所述核心属性数据进行分类为多种类型，将每种类型作为一个计算因子；
[0010]S2：针对每种所述计算因子分别根据事件线索预先设置对应的模型条件和比例运算规则，再分别对每种所述计算因子中满足所述模型条件的数据通过对应的所述比例运算规则将数据转化为对应的得分；
[0011]S3：将各个所述计算因子对应的所述得分进行加权累加计算得到本次分析的总分值；
[0012]S4：根据所述S1至所述S3构建基于通联数据的分析模型，基于所述分析模型进行多次分析，从而基于多次分析得到的所述计算因子的得分以及所述总分值对事件相关的组织以及组织的成员进行分析。
[0013]以上方法对通联记录数据进行分析，抽取核心属性数据，包括时间数据、位置数据、主号码数据、对象号码数据、通信类型数据以及时间上的延续、位置上的关系等进行元素提取，结合非正常携带物品进出境活动的规律，建立一套基于非正常携带物品进出境的自动化分析模型。该模型主要依托于以上通联记录数据的元素作为计算因子，通过对每个计算因子进行独立的模型计算和设置模型条件百分比，将每个模型条件的计算结果进行加权计算，与系统设定的组织角色条件进行逐一匹配，自动对系统接入的线索号码根据模型条件打上角色标签。本方法构建的分析模型大大提升了情报研判人员的分析能力和工作效率。
[0014]在具体的实施例中，将所述核心属性数据进行分类为多种类型，所述多种类型包括：
[0015]通联时间数据：表征所述待分析事件的重点关注的通联时间范围的数据；
[0016]通联位置数据:表征所述待分析事件的重点关注的区域聚集位置的数据；
[0017]通联主号码数据:表征所述待分析事件的重点关注的通联主号码的相关特征数据；
[0018]通联对象号码数据:表征所述待分析事件的重点关注的通联对象的号码的相关特征数据；
[0019]通信类型数据:表征所述待分析事件的重点关注的通信类型的相关特征数据；
[0020]通联时间延续数据:表征所述待分析事件的重点关注的时间节点的延续与断开的情况；
[0021]通联位置的关系数据:表征所述待分析事件的重点关注的组织中的各个成员所出现的区域聚集位置之间关系的数据。
[0022]在具体的实施例中，当以所述通联时间数据为计算因子时，所述S2的具体步骤包括：
[0023]根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通联时间范围设置所述运算规则中数据需满足的时间范围区间，将所述时间范围区间设置为所述通联时间数据对应的模型条件；
[0024]对满足所述时间范围区间的所述通联时间数据的数目进行统计获取满足条件的次数；
[0025]再根据所述满足条件的次数，基于所述通联时间数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。
[0026]在具体的实施例中，当以所述通联位置数据为计算因子时，所述S2的具体步骤包括：
[0027]根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的区域聚集位置的数据，使用可视化地图圈定所述重点关注的区域聚集位置在所述可视化地图上的位置范围，将所述位置范围设置为所述通联位置数据对应的模型条件；
[0028]对满足所述位置范围的所述通联位置数据的数目进行统计获取满足条件的次数；
[0029]再根据所述满足条件的次数，基于所述通联位置数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。
[0030]在具体的实施例中，当以所述通联主号码数据为计算因子时，所述S2 的具体步骤包括：
[0031]根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通联主号码的相关特征数据设置符合所述相关特征的主号码格式范围，将所述主号码格式范围设置为所述通联主号码数据对应的模型条件；
[0032]对满足所述主号码格式范围的所述通联主号码数据的数目进行统计获取满足条件的次数；
[0033]再根据所述满足条件的次数，基于所述通联主号码数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。
[0034]在具体的实施例中，当以所述通联对象号码数据为计算因子时，所述S2 的具体步骤包括：
[0035]根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通联对象号码的相关特征数据设置符合所述相关特征的对象号码格式范围，将所述对象号码格式范围设置为所述通联对象号码数据对应的模型条件；
[0036]对满足所述对象号码格式范围的所述通联对象号码数据的数目进行统计获取满足条件的次数；
[0037]再根据所述满足条件的次数，基于所述通联对象号码数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。
[0038]在具体的实施例中，当以所述通信类型数据为计算因子时，所述S2的具体步骤包括：
[0039]根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通信类型的相关特征数据设置符合所述相关特征的通信类型的范围，将所述通信类型的范围设置为所述通信类型数据对应的模型条件；
[0040]对满足所述通信类型的范围的所述通信类型数据的数目进行统计获取满足条件的次数；
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于通联数据的分析模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集与待分析事件的线索相关的通联数据进行分析，并抽取出所述通联数据中的核心属性数据，将所述核心属性数据进行分类为多种类型，将每种类型作为一个计算因子；S2：针对每种所述计算因子分别根据事件线索预先设置对应的模型条件和比例运算规则，再分别对每种所述计算因子中满足所述模型条件的数据通过对应的所述比例运算规则将数据转化为对应的得分；S3：将各个所述计算因子对应的所述得分进行加权累加计算得到本次分析的总分值；S4：根据所述S1至所述S3构建基于通联数据的分析模型，基于所述分析模型进行多次分析，从而基于多次分析得到的所述计算因子的得分以及所述总分值对事件相关的组织以及组织的成员进行分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述核心属性数据进行分类为多种类型，所述多种类型包括：通联时间数据：表征所述待分析事件的重点关注的通联时间范围的数据；通联位置数据:表征所述待分析事件的重点关注的区域聚集位置的数据；通联主号码数据:表征所述待分析事件的重点关注的通联主号码的相关特征数据；通联对象号码数据:表征所述待分析事件的重点关注的通联对象的号码的相关特征数据；通信类型数据:表征所述待分析事件的重点关注的通信类型的相关特征数据；通联时间延续数据:表征所述待分析事件的重点关注的时间节点的延续与断开的情况；通联位置的关系数据:表征所述待分析事件的重点关注的组织中的各个成员所出现的区域聚集位置之间关系的数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当以所述通联时间数据为计算因子时，所述S2的具体步骤包括：根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通联时间范围设置所述运算规则中数据需满足的时间范围区间，将所述时间范围区间设置为所述通联时间数据对应的模型条件；对满足所述时间范围区间的所述通联时间数据的数目进行统计获取满足条件的次数；再根据所述满足条件的次数，基于所述通联时间数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当以所述通联位置数据为计算因子时，所述S2的具体步骤包括：根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的区域聚集位置的数据，使用可视化地图圈定所述重点关注的区域聚集位置在所述可视化地图上的位置范围，将所述位置范围设置为所述通联位置数据对应的模型条件；对满足所述位置范围的所述通联位置数据的数目进行统计获取满足条件的次数；再根据所述满足条件的次数，基于所述通联位置数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当以所述通联主号码数据为计算因子时，
所述S2的具体步骤包括：根据所述待分析事件的分析过程中重点关注的通联主号码的相关特征数据设置符合所述相关特征的主号码格式范围，将所述主号码格式范围设置为所述通联主号码数据对应的模型条件；对满足所述主号码格式范围的所述通联主号码数据的数目进行统计获取满足条件的次数；再根据所述满足条件的次数，基于所述通联主号码数据对应的所述比例运算规则进行比例换算，得到对应的得分。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当以所述通联对象号码数据为计算因子时，所述S2...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡淋强，谢伟超，曾超，林文彬，叶礼让，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：