基于社交网络的犯罪团伙发现算法研究

• 作者: 潘潇 王斌君
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 Louvain算法 犯罪团伙识别 通信网络社区 社区发现
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 77-80,86
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 4384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182351

摘要

如何快速、有效地发现犯罪团伙是公安机关侦查办案中的关键问题之一.针对通信网络特点,改进社区发现的Louvain算法,并根据电信诈骗犯罪团伙利用通信网络实施诈骗的特点,提出基于相似度的犯罪团伙发现算法,以及基于属性的犯罪团伙发现算法.初步实验结果表明,改进后的Louvain算法可以提高通信网络社区划分效率.然后在社区中利用结构特征进行相似度判断,并结合属性特征进行聚类分析,从而为公安机关发现可疑犯罪团伙提供有效的理论与技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌君	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	60	354	10.0	16.0
2	潘潇	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	1	3	1.0	1.0