一种基于信息交互网络的犯罪个体识别方法

摘要

本发明属于数据挖掘领域，涉及一种基于信息交互网络的犯罪个体识别方法。包括步骤：(1)获取包含犯罪活动内容的数据集，对数据集进行预处理；(2)提取犯罪话题的关键词描述；(3)基于困惑度确定主题模型LDA的主题个数；(4)基于LDA对预处理后的数据集提取个体之间的交互主题：分别为交互主题与关键词的关联概率矩阵、交互边与交互主题的关联概率矩阵；(5)计算交互边的权重；(6)基于加权信息交互网络的结构计算个体的局部犯罪嫌疑度；(7)基于模糊K均值聚类和距离密度聚类相结合的方法计算个体的全局犯罪嫌疑度，并对犯罪个体进行识别。本发明不依赖先验信息，根据通信内容便可分析出最有可能的嫌疑分子，提高了办案效率。