【摘 要】
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针对专业化、规模化的犯罪组织,前期侦办过程中只能确定部分成员的身份类别信息.如何利用有限的身份类别预测未标记人员身份,是公安情报工作的重点.传统基于人工分析的情报研判方法处理大规模犯罪的能力有限,因此需要构建更高效的数据模型.模型使用图注意力网络和拉普拉斯特征映射构建图嵌入模型,提取犯罪网络数据特征生成低维嵌入,进行身份预测.实验结果表明,模型具有优秀的预测效果和稳定性,能够有效识别犯罪组织中未知成员身份,为后续情报分析工作提供有益信息.
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038;天津市公安局河西分局 天津 300202;天津市公安局河东分局 天津 300171;中国人民公安大学研究生院 北京 100038
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针对专业化、规模化的犯罪组织,前期侦办过程中只能确定部分成员的身份类别信息.如何利用有限的身份类别预测未标记人员身份,是公安情报工作的重点.传统基于人工分析的情报研判方法处理大规模犯罪的能力有限,因此需要构建更高效的数据模型.模型使用图注意力网络和拉普拉斯特征映射构建图嵌入模型,提取犯罪网络数据特征生成低维嵌入,进行身份预测.实验结果表明,模型具有优秀的预测效果和稳定性,能够有效识别犯罪组织中未知成员身份,为后续情报分析工作提供有益信息.
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