为了利用图模式挖掘犯罪情报网络中的核心团伙和核心人物,提高犯罪网络威胁预测和识别的效率,提出一种新的核心团伙挖掘算法(Core Gang Mining Algorithm,CGMA).对海量的犯罪情报网络数据集建立相应的无向简单图模型,通过改进图挖掘方式...为了利用图模式挖掘犯罪情报网络中的核心团伙和核心人物,提高犯罪网络威胁预测和识别的效率,提出一种新的核心团伙挖掘算法(Core Gang Mining Algorithm,CGMA).对海量的犯罪情报网络数据集建立相应的无向简单图模型,通过改进图挖掘方式,构建候选核心团伙集的数据结构,并提出由k-团伙通过连接和扩展2种操作得到(k+1)-团伙,从各个不同的图数据中统计其频度,最后在模拟数据集和真实数据集上验证算法CGMA的准确性和时间复杂度.该算法避免了传统的图模式挖掘中的子图同构问题,同时也优于其他常用的犯罪团伙挖掘算法.试验结果表明:该算法能对犯罪核心团伙信息进行有效预测.展开更多
文摘为了利用图模式挖掘犯罪情报网络中的核心团伙和核心人物,提高犯罪网络威胁预测和识别的效率,提出一种新的核心团伙挖掘算法(Core Gang Mining Algorithm,CGMA).对海量的犯罪情报网络数据集建立相应的无向简单图模型,通过改进图挖掘方式,构建候选核心团伙集的数据结构,并提出由k-团伙通过连接和扩展2种操作得到(k+1)-团伙,从各个不同的图数据中统计其频度,最后在模拟数据集和真实数据集上验证算法CGMA的准确性和时间复杂度.该算法避免了传统的图模式挖掘中的子图同构问题,同时也优于其他常用的犯罪团伙挖掘算法.试验结果表明:该算法能对犯罪核心团伙信息进行有效预测.
