【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析领域，具体涉及一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法、装置及可读介质。
技术介绍
1、随着互联网的高速发展，传统线下吸贩毒行为活动逐渐向互联网延伸，“网络贩毒”等新型案件高发，社会面零星吸贩毒现象仍然广泛存在，因涉毒引发的其它案件频发，给社会治安稳定带来较为严重的影响。
2、随着禁毒部门对涉毒人员侦查打击工作的深入开展，涉毒人员的反侦查能力也在逐步增强，犯罪分子往往会通过小众app通信、频繁更换手机号码和网络虚拟身份等方式以逃避侦查。同时，伴随着科技的快速发展，传统犯罪逐步向网络空间延伸，“网络+涉毒”的犯罪新模式给禁毒部门带来了新的挑战，使禁毒部门对零星吸贩毒人员的识别难度增大。
技术实现思路
1、针对上述提到的技术问题。本申请的实施例的目的在于提出了一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法、装置及可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，包括以下步骤：
3、s1，获取辖区内各类电子数据，对电子数据进行数据治理，生成对应的行为主题库，将人员身份属性数据和各个行为主题库中的行为数据进行关联和深度扩线，生成人员身份属性数据与行为数据的关联网络；
4、s2，构建基于异常行为特征的多维度积分模型，多维度积分模型包括每类异常行为特征所对应的积分计算方式和权重系数，基于关联网络进行异常行为特征提取，根据每个异常行为特征所对应的类别和积分计算
5、s3，将涉毒倾向为中或高的人员作为目标对象并进行多维度分析，确定目标对象两两之间存在的交互行为，并统计每个交互行为对应的次数，生成潜在涉毒团伙信息；
6、s4，获取基于潜在涉毒团伙信息进行处置所得到的反馈结果，根据反馈结果调整多维度积分模型，并重复步骤s2-s4，直至潜在涉毒团伙信息的准确率满足要求。
7、作为优选，电子数据包括涉毒人员数据、电子取证数据、运营商手机通信数据、基站轨迹数据、银行账户数据、交易数据、物流公司寄递数据、酒店旅馆住宿数据。
8、作为优选，行为数据包括人员身份标签、物品购买记录、轨迹数据、出行活动、网页浏览、资金交易、软件安装、通联对象、通联内容、物流寄递、酒店住宿、手机换卡记录。
9、作为优选，异常行为特征包括异常身份、异常通联对象、异常通联内容、异常换机换号、异常资金交易、异常网页浏览、异常酒店住宿、异常物品购买、异常人员聚集、异常出行活动、异常快递物理、异常软件安装。
10、作为优选，根据每个异常行为特征所对应的类别和积分计算方式确定积分分值，具体包括：
11、统计每个异常行为特征所对应的类别在预设时间段内出现的次数或个数，并根据次数或个数赋予对应的积分分值，积分分值不能超过积分上限。
12、作为优选，涉毒倾向包括低、中、高，分别对应从小到大的第一总权重分值范围、第二总权重分值范围、第三总权重分值范围。
13、作为优选，将涉毒倾向为中或高的人员作为目标对象并进行多维度分析，确定目标对象两两之间存在的交互行为，并统计每个交互行为对应的次数，具体包括：
14、利用大数据技术从多维度对目标对象所对应的数据进行扩线和分析，多维度包括通信流、资金流、网络流、轨迹流，挖掘目标对象两两之间是否存在交互行为，交互行为包括存在手机通话、资金交易、即时通讯好友、同群组、同住宿、同火车、同航班、同宽带、同wifi、轨迹伴随，若是，则记录下对应的次数。
15、第二方面，本专利技术提供了一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析装置，包括：
16、数据治理模块，被配置为获取辖区内各类电子数据，对电子数据进行数据治理，生成对应的行为主题库，将人员身份属性数据和各个行为主题库中的行为数据进行关联和深度扩线，生成人员身份属性数据与行为数据的关联网络；
17、积分计算模块，被配置为构建基于异常行为特征的多维度积分模型，多维度积分模型包括每类异常行为特征所对应的积分计算方式和权重系数，基于关联网络进行异常行为特征提取，根据每个异常行为特征所对应的类别和积分计算方式确定积分分值，并结合权重系数计算得到权重分值，将每个异常行为特征所对应的权重分值加和得到总权重分值，根据总权重分值确定每个人员的涉毒倾向；
18、多维度分析模块，被配置为将涉毒倾向为中或高的人员作为目标对象并进行多维度分析，确定目标对象两两之间存在的交互行为，并统计每个交互行为对应的次数，生成潜在涉毒团伙信息；
19、反馈模块，被配置为获取基于潜在涉毒团伙信息进行处置所得到的反馈结果，根据反馈结果调整多维度积分模型，并重复执行积分计算模块至反馈模块，直至潜在涉毒团伙信息的准确率满足要求。
20、第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
21、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
22、相比于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
23、(1)本专利技术提出的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法通过汇聚辖区人员各类电子数据，基于涉毒人员的异常社交、异常活动、异常寄递、异常app、异常内容等多个维度构建多维度积分模型，利用积分计算方式批量挖掘潜在涉毒人员，为禁毒部门提供关键涉毒线索支撑，助力打击零星吸贩毒犯罪，提升辖区治安管理和社会治理水平。
24、(2)本专利技术提出的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法通过对关联网络中的数据进行多维度数据分析，规则可配置、灵活性高，有效解决零星吸贩毒人员的线索挖掘、涉毒团伙的智能关联分析等实战需求，具有智能化、自动化的特点，不仅能批量获取潜在涉毒线索，也能通过线索进行深挖扩线，形成以点到面的完整涉毒情报，提升禁毒部门工作效率，释放警力资源。
25、(3)本专利技术提出的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法在确定涉毒倾向为中或高的人员后，可利用大数据技术进行多维度分析，以获得潜在涉毒团伙信息，不仅能够提升禁毒部门对零星吸贩毒人员的识别分析和管控能力，还可以建立长效的工作机制，形成对涉毒人员常态化挖掘和管控能力，进一步压降辖区零星吸贩毒犯罪行为。
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1.一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述电子数据包括涉毒人员数据、电子取证数据、运营商手机通信数据、基站轨迹数据、银行账户数据、交易数据、物流公司寄递数据、酒店旅馆住宿数据。
3.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述行为数据包括人员身份标签、物品购买记录、轨迹数据、出行活动、网页浏览、资金交易、软件安装、通联对象、通联内容、物流寄递、酒店住宿、手机换卡记录。
4.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述异常行为特征包括异常身份、异常通联对象、异常通联内容、异常换机换号、异常资金交易、异常网页浏览、异常酒店住宿、异常物品购买、异常人员聚集、异常出行活动、异常快递物理、异常软件安装。
5.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述根据每个所述异常行为特征所对应的类别和积分计算方式确定积分分值，具体包括：
6.根据
7.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述将涉毒倾向为中或高的人员作为目标对象并进行多维度分析，确定目标对象两两之间存在的交互行为，并统计每个交互行为对应的次数，具体包括：
8.一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述电子数据包括涉毒人员数据、电子取证数据、运营商手机通信数据、基站轨迹数据、银行账户数据、交易数据、物流公司寄递数据、酒店旅馆住宿数据。
3.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述行为数据包括人员身份标签、物品购买记录、轨迹数据、出行活动、网页浏览、资金交易、软件安装、通联对象、通联内容、物流寄递、酒店住宿、手机换卡记录。
4.根据权利要求1所述的基于异常行为的零星吸贩毒人员分析方法，其特征在于，所述异常行为特征包括异常身份、异常通联对象、异常通联内容、异常换机换号、异常资金交易、异常网页浏览、异常酒店住宿、异常物品购买、异常人员聚集、异常出行活动、异常快递物理、异常软件安装。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈云，宋文阳，李婉婷，温若辉，曾超，杜新胜，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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