基于模糊集合論的犯罪網絡分析研究.pdf

1、“9.11”事件后，涉罪數(shù)據(jù)(Crime data)的搜集、挖掘和相關數(shù)據(jù)庫的建設引起了各國安全部門的重視。涉罪數(shù)據(jù)的分析與挖掘旨在分析犯罪心理、行為和相關規(guī)律，提供隱藏線索、協(xié)助破案，遏制犯罪。目前許多犯罪從毒品走私，詐騙到搶劫等恐怖活動大多是以團伙方式進行的，相關執(zhí)法部門以及情報收集部門意識到掌握犯罪團伙的網絡結構對犯罪調查以及防止犯罪發(fā)生的政策研究有很重要的意義。針對此問題，研究者們提出了用社會網絡分析(Social Networ

2、k Analysis，簡稱SNA)方法來構建和分析犯罪團伙，即犯罪網絡分析(CriminalNetwork Analysis)。 目前關于犯罪網絡分析的研究主要是基于經典集合論展開的。但是經典集合論只能表示確切的概念，只能表現(xiàn)“非此即彼”的現(xiàn)象。而客觀事物的類屬往往并不十分明確，現(xiàn)實中大多數(shù)的對象并沒有嚴格的類屬性。本文所研究的犯罪團伙即是如此，其中很多個體成員的類屬是具有模糊性的，例如，聯(lián)系兩個或多個犯罪子團伙的中間人，在隸屬

3、于哪個子團伙上具有“亦此亦彼”性。 針對犯罪網絡個體成員隸屬具有模糊性的客觀特性，本文研究了基于模糊集合論的犯罪網絡分析方法。首先，在研究分析了犯罪網絡分析技術和相關數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎上，本文提出一種基于模糊層次聚類算法的犯罪網絡劃分方法。此方法在將犯罪網絡進行劃分的同時，可以找到隸屬具有模糊性的個體，即聯(lián)系兩個或多個犯罪子團伙的中間人。然后利用模糊層次聚類方法的分析結果，本文提出一種基于隸屬度的犯罪網絡核心挖掘方法。該方法通過