某犯罪团伙通过蔬菜价格传递犯罪信息。具体方法是：编写80个暗语，每个暗语用一个两位数代表，为了进一步提高保密性，又对数字做了顺序替换。本次的传递的菜价信息是：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”，已经知道，顺序替换方式是平移4个位置（如：0替换为4，……，9替换为3）。请提取菜价信息中的数字，并还原成原始数字后，输出一个新的字符串。

根据顺序替换方式，将数字替换回来得到：94.87、32.43、78.90、16.48。

根据编写的暗语可知，94表示萝卜的价格，87表示“元”；32表示白菜的价格，43表示“元”；78表示芹菜的价格，90表示“元”；16表示韭菜的价格，48表示“元”。

将这些数字和单位组合起来，得到原始信息：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”。

因此，输出的新字符串为：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”。

相关问题

如何应用文本挖掘技术提取犯罪情报信息的特征向量，并构建犯罪网络模型？请结合《犯罪网络分析：利用算法揭露犯罪团伙》一书中的方法论。

《犯罪网络分析：利用算法揭露犯罪团伙》为你提供了深入理解文本挖掘技术和构建犯罪网络模型的方法。在提取犯罪情报信息的特征向量时，首先需要对收集到的文本数据进行预处理，包括去除无关信息、文本清洗、分词、去除停用词以及词性标注等步骤。这一步骤是为了将原始文本转化为可供算法分析的结构化数据。

参考资源链接：[犯罪网络分析：利用算法揭露犯罪团伙](https://wenku.csdn.net/doc/94jeu86hcv?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，可以利用自然语言处理技术，如TF-IDF（词频-逆向文档频率）算法，来量化文本中词汇的重要程度，并生成特征向量。这些向量作为犯罪网络模型的基础，能够表示个体或事件在文本数据中的重要性和上下文关系。

构建犯罪网络模型时，可以将个体视为节点，它们之间的关系视为边。通过分析这些节点和边的属性和相互作用，可以揭示犯罪网络的结构特征。在构建网络时，可以应用中心度测度算法来量化分析网络中节点的中心性，从而识别关键人物和犯罪团伙的核心成员。中心度测度包括度中心度、接近中心度和中介中心度等，它们从不同角度反映网络节点的重要性和影响力。

为了进一步分析犯罪团伙内部的关系，可以运用RNN-CLINK聚类算法对网络中的节点进行聚类分析，发现高度内聚的子群，从而识别紧密型犯罪团伙。RNN-CLINK是一种基于递归神经网络（RNN）的聚类算法，它能够处理序列数据，并有效应对数据的时间依赖性。

犯罪网络的建模和分析是一个复杂的过程，涉及数据预处理、特征提取、网络结构分析等多个环节。通过上述步骤，可以有效地构建起犯罪网络模型，并为案件侦破提供有力的数据支持和技术支持。对于希望进一步掌握这些知识并应用于实战的读者，强烈建议阅读《犯罪网络分析：利用算法揭露犯罪团伙》一书，它不仅提供理论知识，还包含丰富的实践案例和详细的算法实现步骤。

参考资源链接：[犯罪网络分析：利用算法揭露犯罪团伙](https://wenku.csdn.net/doc/94jeu86hcv?spm=1055.2569.3001.10343)

如何设计一个数据挖掘模型来预测和预防涉毒犯罪活动？请结合《数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘》给出详细的实现步骤。

设计一个数据挖掘模型来预测和预防涉毒犯罪活动，首先需要明确目标和应用场景，再通过《数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘》提供的专业指导和实际案例来实现模型构建和应用。以下是详细的实现步骤：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

参考资源链接：[数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘](https://wenku.csdn.net/doc/2exwhwf9bg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行涉毒人员的初步识别和数据收集，这通常从已知的涉毒人员开始，利用其通信记录、交易记录和社交网络信息收集相关数据。然后，进行数据预处理，包括数据清洗、格式化和归一化处理等，确保输入数据的质量。接着，利用统计分析和模式识别技术来提取涉毒人员的通联特征，如通话频次、通话时间分布、联系人数量等。

在构建模型时，选择适当的算法对涉毒人员特征进行学习和分析，常用算法包括机器学习中的分类算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。模型训练完成后，需要对模型进行验证和测试，确保其准确性和鲁棒性。

对于团伙挖掘，使用社交网络分析方法来识别潜在的团伙成员之间的通信网络结构，发现那些在通信网络中占据关键位置的高危个体，并依据通联关系构建团伙模型。利用图论中的社区发现算法，识别紧密连接的个体群组，这些群组可能代表潜在的犯罪团伙。

最后，将模型部署到实时监控系统中，对通信数据流进行动态分析，实时评估风险并预测可能的犯罪活动。模型输出的高危人员和团伙的名单将为执法部门提供决策支持，帮助他们制定预防措施和干预计划。

为了更全面地了解和掌握数据挖掘在涉毒犯罪预防中的应用，建议在完成本项目实战后，继续深入学习《数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘》中提供的高级技术和策略，以便在打击犯罪的前线中获得更加深入的理解和更有效的实践。

参考资源链接：[数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘](https://wenku.csdn.net/doc/2exwhwf9bg?spm=1055.2569.3001.10343)