犯罪网络分析(Crime Network Analysis, CNA)是一种特殊的社会网络分析(Social Network Analysis, SNA),其特殊性在于所分析的社会网络的节点是某一案件或一些案件的涉案人员及与之有联系的其他人员,分析的目的是为国家司法(执法)部门从事案件侦查、预防和打击违法犯罪提供有效的情报信息。S部门为应对当前复杂的有组织犯罪案件侦查的需要,提出建立一个采用CNA技术、针对通信行为挖掘的侦查情报分析系统(代号TIQAS系统)。本文对基于通信数据的CNA的相关方法、技术进行研究,给出了适于TIQAS系统的CNA的数学模型和流程模型,通过对有组织犯罪团伙的通信数据进行分析,挖掘出犯罪团伙的组成结构、核心成员、行动规律等有价值信息,并将这些分析结果以图形化的方式直观展示出来。本文首先对SNA和CNA的概念、方法和技术进行了介绍、论述。其次,本文结合TIQAS项目的有关情况,选用并论证了基于通信数据CNA方法和技术,给出了具体的数学模型和分析流程模型,这是本文工作的重点。具体内容包括:根据通信数据的特点,联系有组织犯罪的特征和侦查经验,选用基于六度分割理论的4次迭代查询来建立犯罪网络;采用基于最短路径算法的核心挖掘方法;选取基于最近邻层次聚类方法来进行子团伙划分。接着,本文根据TIQAS系统的总体框架,对CNA模块的犯罪网络建立、核心挖掘、子团伙发现和子团伙位置划分等功能进行了设计。再后,本文在J2EE架构下,采用Java等开发语言对CNA模块进行了实现,并应用一个实际案件的通信数据来对CNA模块功能进行了验证分析。最后,本文对整个论文的工作进行了总结。