一种基于涉案交易数据的可视化分析方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种适用于涉案交易数据的可视化处理方法，包括：步骤S1：针对待处理案件，获取对应于所述待处理案件的交易数据；步骤S2：对所述交易数据进行解析以构建对应于所述待处理案件的社会关系网络；步骤S3：根据所述社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像。有益效果在于：通过对交易数据进行解析得到待处理案件中涉及到的社会关系网络，并围绕社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像，实现了对涉案数据的自动化处理与筛查，从而便于在侦办过程中准确定位到与犯罪活动直接关联的交易信息，提高了处理效率。高了处理效率。高了处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于涉案交易数据的可视化分析方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于涉案交易数据的可视化分析方法。

技术介绍

[0002]涉案交易数据，指犯罪活动中涉及到资金交易产生的相关数据，包括银行转账、第三方支付渠道、区块链、股票、期货等交易工具产生的相关数据等。随着信息全球化和互联网服务国际化的发展，违法犯罪呈规模大、涉案广，智能化、隐蔽性、预谋性强等特征。呈现出社会领域经济犯罪与专业领域经济犯罪相互叠加态势，这导致了犯罪活动相关的资金流动、交易、洗钱等活动涉及到的交易工具变得愈发复杂，结算周期也从以天为单位过度到了以毫秒为单位的转账。
[0003]现有技术中，针对涉案交易数据的排查往往是依赖于传统的人工排查来进行的，即，通过相关的侦查工作确定可能涉案的资金活动，并通过协查渠道获取到交易数据后由人工进行核对、筛查来最终确定实际的涉案交易行为。
[0004]但是，在实施过程中，专利技术人发现，随着现有的交易工具的不断演化和结算周期的缩短，现有的人工筛查方案难以满足对大量数据的核查需求，导致了识别效率的低下。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于涉案交易数据的可视化分析方法。
[0006]具体技术方案如下：
[0007]一种基于涉案交易数据的可视化分析方法，包括：
[0008]步骤S1：针对待处理案件，获取对应于所述待处理案件的交易数据；
[0009]步骤S2：对所述交易数据进行解析以构建对应于所述待处理案件的社会关系网络；
[0010]步骤S3：根据所述社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像。
[0011]优选地，所述步骤S1包括：
[0012]步骤S11：根据所述待处理案件自外部采集原始数据；
[0013]步骤S12：对所述原始数据进行解析得到结构化数据；
[0014]步骤S13：根据每一组所述结构化数据的数据信息分别对所述结构化数据进行处理得到所述交易数据。
[0015]优选地，所述步骤S13包括：
[0016]步骤S131：针对每一组所述结构化数据，分别采集所述数据信息；
[0017]步骤S132：根据所述数据信息选择至少一个算子组件；
[0018]步骤S133：对所述算子组件进行组合以生成对应于结构化数据的清洗规则；
[0019]步骤S134：采用所述清洗规则对所述结构化数据进行清洗，以生成所述交易数据。
[0020]优选地，所述步骤S13中，所述算子组件包括：
[0021]数据源算子，所述数据源算子用于选择所述结构化数据中的字段；
[0022]数据处理算子，所述数据处理算子用于选择对应于所述字段的运算规则；
[0023]输出算子，所述输出算子用于选择所述交易数据的输出格式。
[0024]优选地，所述数据处理算子包括过滤算子、去重算子、字段提取算子、合并算子、交集提取算子、差集提取算子、分组过滤算子和分组求和算子。
[0025]优选地，所述步骤S133中，生成所述清洗规则的方法包括：
[0026]步骤S1331：根据所述结构化数据确定对应于所述结构化数据的所述交易数据的数据结构；
[0027]步骤S1332：根据所述数据结构生成所述结构化数据的处理顺序；
[0028]步骤S1333：根据所述处理顺序对所述算子组件进行组合，以生成所述清洗规则。
[0029]优选地，所述步骤S2包括：
[0030]步骤S21：自所述交易数据获取所述待处理案件的当事人的相关人员；
[0031]步骤S22：针对每一个所述相关人员，分别获取所述相关人员相对于所述当事人的人员关系和资金交易关系；
[0032]步骤S23：根据所述人员关系和所述资金交易关系为每一个所述相关人员分配关系网络节点；
[0033]步骤S24：根据所有的所述关系网络节点和所述当事人生成所述社会关系网络。
[0034]优选地，所述人员关系包括社交媒体好友、电话短信通讯关系和物流关系；
[0035]所述资金交易关系包括微信交易、支付宝交易、银行卡交易和pos机交易。
[0036]优选地，所述步骤S3包括：
[0037]步骤S31：根据所述交易数据的时序生成所述资金流向；
[0038]步骤S32：根据所述资金流向调整所述关系网络节点于所述交易图像中的位置；
[0039]步骤S33：根据所述交易数据对所述关系网络节点进行着色，并设置筛选方式，以完成所述交易图像。
[0040]上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过对交易数据进行解析得到待处理案件中涉及到的社会关系网络，并围绕社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像，实现了对涉案数据的自动化处理与筛查，从而便于在侦办过程中准确定位到与犯罪活动直接关联的交易信息，提高了处理效率。
附图说明
[0041]参考所附附图，以更加充分的描述本专利技术的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本专利技术范围的限制。
[0042]图1为本专利技术实施例中的可视化处理方法流程图；
[0043]图2为本专利技术实施例中步骤S1子步骤示意图；
[0044]图3为本专利技术实施例中步骤S13子步骤示意图；
[0045]图4为本专利技术实施例中清洗规则示意图；
[0046]图5为本专利技术实施例中步骤S133子步骤示意图；
[0047]图6为本专利技术实施例中步骤S2子步骤示意图；
[0048]图7为本专利技术实施例中步骤S3子步骤示意图。
具体实施方式
[0049]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0050]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0051]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。
[0052]本专利技术包括：
[0053]一种基于涉案交易数据的可视化分析方法，如图1所示，包括：
[0054]步骤S1：针对待处理案件，获取对应于待处理案件的交易数据；
[0055]步骤S2：对交易数据进行解析以构建对应于待处理案件的社会关系网络；
[0056]步骤S3：根据社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像。
[0057]具体地，针对现有技术中的涉案交易数据的排查工作主要依赖人工进行侦查、数据获取、核对，效率较低的问题，本实施例中，通过对待处理案件从多个来源分别采集相关的交易数据，随后，对交易数据进行解析从而构建出对应于交易数据的社会关系网络，该社会关系网络用于表征交易数据中的若干个相关人员及相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于涉案交易数据的可视化分析方法，其特征在于，包括：步骤S1：针对待处理案件，获取对应于所述待处理案件的交易数据；步骤S2：对所述交易数据进行解析以构建对应于所述待处理案件的社会关系网络；步骤S3：根据所述社会关系网络绘制用于表征资金流向的交易图像。2.根据权利要求1所述的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S11：根据所述待处理案件自外部采集原始数据；步骤S12：对所述原始数据进行解析得到结构化数据；步骤S13：根据每一组所述结构化数据的数据信息分别对所述结构化数据进行处理得到所述交易数据。3.根据权利要求2所述的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S13包括：步骤S131：针对每一组所述结构化数据，分别采集所述数据信息；步骤S132：根据所述数据信息选择至少一个算子组件；步骤S133：对所述算子组件进行组合以生成对应于结构化数据的清洗规则；步骤S134：采用所述清洗规则对所述结构化数据进行清洗，以生成所述交易数据。4.根据权利要求3所述的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S13中，所述算子组件包括：数据源算子，所述数据源算子用于选择所述结构化数据中的字段；数据处理算子，所述数据处理算子用于选择对应于所述字段的运算规则；输出算子，所述输出算子用于选择所述交易数据的输出格式。5.根据权利要求4所述的可视化分析方法，其特征在于，所述数据处理算子包括过滤算子、去重算子、字段提取算子、合并算子、...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宗伟，孙良宇，吕潇男，戴一成，武苗苗，黄丽，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：