2、犯罪网络检测模型与隐式犯罪关联分析

犯罪网络检测模型与隐式犯罪关联分析

在犯罪调查领域，准确检测犯罪网络以及挖掘犯罪案件之间的隐式关联至关重要。本文将介绍两种不同的方法，一种是用于犯罪网络检测的组合检测模型（ComDM），另一种是基于作案手法和地理关系的隐式犯罪关联分析模型。

1. 组合检测模型（ComDM）测试

为了测试ComDM在检测犯罪网络方面的性能，使用了两个数据集作为测试平台，分别是布尔萨犯罪网络（BCN）和迪亚巴克尔毒品网络（DDN），它们具有不同的特点：
- BCN数据集 ：包含85个各种类型的犯罪网络，主要是盗窃和暴力网络，其中包括8个恐怖主义网络。数据来源于警方逮捕记录和罪犯人口统计记录。
- DDN数据集 ：包含40个毒品交易和黑手党类型的有组织犯罪网络，同样从大量警方数据库中提取，也包含一些无关的犯罪和罪犯信息。

1.1 BCN数据集测试

在处理BCN数据集时，收集了之前任务中获得的布尔萨犯罪网络的所有类型的链接，包括空间、时间、作案手法、姓氏和家乡链接。具体操作步骤如下：
1. 链接合并 ：将所有这些链接合并在一起。
2. 链接权重计算 ：如果两个罪犯之间存在多个链接，则计算这些链接权重值的几何平均值，并将其作为这两个罪犯之间的组合链接权重。

根据这个定义计算链接和链接权重，部分结果如图所示。在构建图时，观察到一些成员具有“中介”角色。与GDM、OGDM和SoDM相比，ComDM在BCN数据集上的检测结果更好，大多数网络都能以高精度被检测到，召回率也很高。但存