亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于親密度理論構建嫌疑人通訊畫像

        2024-01-12 13:25:42陳芳琳
        廣東公安科技 2023年4期
        關鍵詞:涉嫌犯罪頻數(shù)畫像

        陳芳琳 鐘 婷

        (廣東警官學院,廣東 廣州 510232)

        通訊消息包含嫌疑人本身高消息頻次的親屬聯(lián)絡等社交聯(lián)絡“障眼”,如何在大量信息中高效撥開“障眼”找尋涉嫌犯罪的關聯(lián),增加衡量維度深入挖掘數(shù)據(jù)潛力并推廣至偵查基層?另一層面,以往的數(shù)據(jù)挖掘多為復雜數(shù)學模型,算法研究等理論框架[1]未能與實際基層提取到的電子數(shù)據(jù)進行實戰(zhàn)演練。本文從一線立案偵查獲取到的涉疫走私嫌疑人手機電話通訊及微信通訊記錄入手,除考慮消息頻次外,構造基于通信頻次與再次聯(lián)絡間隔時長的三維矩陣親密度算法,為基層偵查提供可行分析路徑。

        1 數(shù)據(jù)提取

        涉嫌涉疫走私類型犯罪人員大多在“老鄉(xiāng)”等人介紹下短期涉險,團伙作案概率較高。本文研究對象是涉疫走私的嫌疑人手機信息,旨在利用提取到的通訊記錄來構造基于親密度理論的通訊畫像,為偵查提供幫助?;鶎硬块T通過設備提取到數(shù)據(jù)一般為json 格式(見圖1),包含昵稱、雙方發(fā)送消息數(shù)及存儲路徑。

        圖1 嫌疑人通訊記錄(json 格式)

        本文使用json 格式提取關鍵信息技術[2],將通訊對象以及對應的消息頻次(包含恢復數(shù)據(jù))提取出來解析為html 格式(見圖2),每條聊天記錄的關鍵信息主要有時間戳、發(fā)送者昵稱、本人昵稱、聊天內(nèi)容。

        圖2 嫌疑人通訊記錄(html 格式)

        如圖1 中“(1021)”所示,嫌疑人(嫌疑人在手機取證過程中顯示為Administrator,以下簡稱A)與各聯(lián)絡人都有往來的消息數(shù),偵查人員一般根據(jù)該數(shù)字作為判斷是否為團伙,并展開研究甚至追蹤該人員,但消息頻數(shù)的統(tǒng)計不足以衡量雙方的關系深淺,需要更多維度作為變量進行數(shù)據(jù)挖掘。因此以涉疫走私嫌疑人手機通訊信息為例,本文主要利用時間戳展開研究。

        2 親密度矩陣算法

        社交媒體中來往回復速度一定程度上反映了雙方的親密程度?;哟螖?shù)調(diào)查對回復消息的時間快慢程度進行親密度考量[3],發(fā)現(xiàn)5min內(nèi)回復關系為非常親密,5~10min為親密,1h 內(nèi)為普通朋友,1h 以上可能是垃圾信息或者廣告訂閱等,親密度較低。本研究利用這種親密指數(shù)參考進行親密度層級劃分。

        筆者利用提取到的時間戳信息統(tǒng)計雙方有效回復的時間間隔,則暗含兩個維度是否有往來對話(跳過單方面發(fā)送消息),以及對話間隔時間;而親密度的另一個統(tǒng)計維度為時間序列,本文研究中用天數(shù)來劃分。在數(shù)據(jù)量巨大且衡量指標較多(本情況為三維變量),框架算法研究者[4]提出需要用矩陣來挖掘關聯(lián)關系,因此本文在理論模型上使用矩陣來記錄親密度Relationship Closeness(以下簡稱RC),矩陣算法公式如下:

        該公式涉及的字母基本定義及備注如下:

        (1)RC(A, ui)表示嫌疑人與聊天對象ui之間的親密度,則每位對象u 共M 次聊天記錄;以嫌疑人的最多通訊頻次來設定M(次),若不滿M(次),則在矩陣中設定為0。

        (2)N 值(高頻通訊人數(shù)),為進一步縮小算法運算時間,本文N 為取值為15 人。偵查部門還可根據(jù)實際情況設定消息數(shù)的閾值,如超過500 條信息的人數(shù),從而確定出N 值。

        (3)n 值:n=1 為回復時間間隔小于5min;n=2 為5 ~10min; n=3 為10 ~60min;n=4 為60min 以上。

        根據(jù)上述四個層級劃分親密度,如果以A為中心,共M 次聊天記錄,對其前N 位聊天對象的回復時間間隔進行四個層級頻次統(tǒng)計,例如兩次交流時間的間隔小于5min,則在第一個層級上的頻數(shù)累加;若時間間隔在5~10min內(nèi),則在該段時間間隔頻數(shù)累加,以此類推,如下矩陣所示:

        3 嫌疑人通訊畫像

        利用上述矩陣模型,代入基層部門提取到的案件手機信息進行可視化應用,畫出嫌疑人通訊畫像。首先,通過提取json 記錄的通訊消息數(shù)共36280 條通訊記錄。再根據(jù)其消息數(shù)由高到低排序出15 人作為進一步研究對象(以下通訊對象皆為化名)。如圖3 所示,中間是嫌疑人,連線中的數(shù)字是雙方的消息頻次。其中,消息數(shù)最高的聯(lián)絡人為“寂寞不哭”,達1021條消息。通訊畫像從這位開始,再根據(jù)理論畫出其通訊畫像。

        圖3 嫌疑人A 與前15 位聯(lián)絡人畫像

        令RC(A,ui)中的ui = 寂寞不哭,矩陣映射至如表1 所示:

        表1 嫌疑人A 的與寂寞不哭通訊頻次統(tǒng)計矩陣

        圖4是雙方通訊親密度隨時間變化的情況。利用折線圖中的橫軸為通訊頻次,以天數(shù)為劃分;縱軸為每天聯(lián)系的總次數(shù)。不同的顏色代表對應親密度層級;藍色占比越多,回復間隔時間越短,親密度關系越高。嫌疑人A 與化名為“寂寞不哭”的通訊從2021 年7 月8 日到次年3 月5 日,雖偶有聯(lián)絡頻次降低的情況,但總體看聯(lián)絡較為頻繁,該類聯(lián)絡人極可能屬于親屬或長期業(yè)務來往關系。對于此類通訊對象,若業(yè)務上無涉及涉嫌犯罪行為暫可排除其嫌疑,提高偵查效率。

        圖4 RC(A,“寂寞不哭”)可視化畫像

        作為對照,令ui= YS*,雙方消息頻數(shù)達986 條,親密度矩陣映射如表2 所示,將得到的數(shù)據(jù)進行可視化操作畫出通訊畫像,如圖5所示。

        表2 嫌疑人A 的與YS*通訊頻次統(tǒng)計矩陣

        圖5 RC(A,“YS*”)可視化畫像

        雖然以“YS*”為代表的此類對象與以“寂寞不哭”為代表高消息頻數(shù)聯(lián)絡人在消息數(shù)上相差無幾,但經(jīng)過RC 矩陣后數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯不同。前者(如圖5 最高往來頻次達95 次)相較于低頻的長期聯(lián)系的后者(如圖4 最高往來次數(shù)為35)在特定時間段來往極為頻繁,在偵查階段屬于重點對象。

        根據(jù)圖4、圖 5 的畫像可看出,掌握特定涉嫌犯罪的事件時間后,YS*的研究意義要甚于消息頻次更多的“寂寞不哭”,前者在親密度高頻聯(lián)系(即回復時間小于5min)的占比83.8%不僅略高于后者的83.1%,且在2022 年1 月20 日達到聯(lián)系高峰,消息多且聯(lián)系極度頻繁。經(jīng)與實戰(zhàn)偵查部門查證,該時間段與涉嫌走私犯罪行為實施時間重合關聯(lián),可為涉嫌犯罪動機的時間提供輔證。畫像的目的在于將高往來人群(消息頻次較高)加以區(qū)分,排查出真正與涉嫌犯罪有關的人員,同時提供涉嫌犯罪行為的時間、人員認定等側(cè)面印證。

        4 總結與展望

        本文利用親密度理論搭建通訊矩陣算法模型,為僅停留在“消息頻數(shù)”的研究上新增了3 維度的評價變量,分別為雙方是否互動、互動消息間隔以及聯(lián)絡時間序列上的變化。隨后的可視化畫像能夠作為判斷該人物與嫌疑人之間通訊親密度關系的重要參考。該方法不需要額外購買用戶畫像等相關軟件即可分析提取到json 或html 數(shù)據(jù)格式,為基層單位因預算問題,或因數(shù)據(jù)量巨大導致程序耗時過長等提供切實可行的通訊畫像功能。

        針對本文研究的矩陣式算法模型仍有發(fā)展的空間,例如微信通訊以及電話通訊親密度RC的時間粒度應該再細化,使用電話聯(lián)絡,相隔60min 以上較為常見,微信聯(lián)絡時間跨度較長但回復間隔時間極短,有時候甚至1min 可以有8 ~12 個來回對話;其次,M 的計數(shù)方式還待完善,以天數(shù)劃分會忽視午夜回復的聊天間隔時間。雖然在本次研究中跨午夜的情況不多,但仍可作為一個研究方向。

        猜你喜歡
        涉嫌犯罪頻數(shù)畫像
        威猛的畫像
        “00后”畫像
        畫像
        對我國涉嫌犯罪的經(jīng)濟糾紛案件處理機制的評析及重構
        消費導刊(2017年24期)2018-01-31 01:28:55
        中考頻數(shù)分布直方圖題型展示
        學習制作頻數(shù)分布直方圖三部曲
        涉嫌犯罪案件中煙草專賣品處理的法律問題探討
        頻數(shù)和頻率
        盜汗病治療藥物性味歸經(jīng)頻數(shù)分析
        潛行與畫像
        日本刺激视频一区二区| 亚洲三级黄色| 国产精品国产自线拍免费| 国产高清在线精品一区不卡| 免费亚洲老熟熟女熟女熟女| 国产成人一区二区三区| 欧美自拍区| 国产精品成人久久一区二区| 富婆猛男一区二区三区| 50岁退休熟女露脸高潮| 黄色毛片视频免费| 美女草逼视频免费播放| 日韩无码专区| 好日子在线观看视频大全免费动漫 | 激情人妻网址| 日本午夜精品一区二区三区| 国产成人精品a视频一区| 久久精品久久精品中文字幕| 精品国产一区二区三区久久狼| 国产色婷婷久久又粗又爽| 久久不见久久见中文字幕免费| 成人精品一级毛片| 久久99久久久精品人妻一区二区| 99re6在线视频精品免费下载| 军人粗大的内捧猛烈进出视频| 久久99热精品免费观看欧美| 国产一区二区熟女精品免费| 国产综合精品一区二区三区| 欧美性群另类交| 一区二区三区在线观看日本视频| 日本人妻免费一区二区三区| 亚洲伊人色欲综合网| 国内成人精品亚洲日本语音| 丝袜美腿诱惑区在线播放| 国产片精品av在线观看夜色| 日本丶国产丶欧美色综合| 亚洲福利av一区二区| 亚洲精品国产电影| 国产精品免费久久久久影院仙踪林| 国产精品美女一级在线观看| 日本一二三四区在线观看|