【摘 要】
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目标罪犯藏匿位置的预测是一个重要而艰巨的任务。提出了一种面向关系语境的目标罪犯藏匿位置预测方法。该方法主要通过在面向关系语境的社会网络中计算用户间的信任度得到目
【机 构】
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云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南警官学院
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目标罪犯藏匿位置的预测是一个重要而艰巨的任务。提出了一种面向关系语境的目标罪犯藏匿位置预测方法。该方法主要通过在面向关系语境的社会网络中计算用户间的信任度得到目标罪犯的强关系子集,并根据所有用户的历史位置轨迹筛选出目标罪犯可能藏匿的候选位置子集,然后进行协同过滤计算,预测目标罪犯当前最可能藏匿的位置。这种方式融合了用户的社会关系及历史位置信息,有助于降低直接预测目标罪犯藏匿位置的盲目性和困难性。最后,利用模拟数据进行仿真实验,并对所提方法的有效性进行了验证。
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