数据挖掘模型：涉毒人员分析与团伙挖掘

该资源主要涉及数据挖掘领域的应用，特别是针对团伙、嫌疑人和数据质量的挖掘模型。这些模型主要用于犯罪侦查，例如涉毒人员的挖掘和团伙的发现。通过分析人员之间的通讯、交易和社交网络关系，来评估风险程度和识别潜在的犯罪团伙。 涉毒人员挖掘模型详细步骤如下： 1. 从种子人员的手机号码开始，收集与之关联的所有虚拟号码（如QQ、微信）。 2. 利用种子人员的通讯记录、通话、短信、交易和在线交流信息，找出与其密切关联的重点人员。 3. 提取危险特征，如通联总次数、午夜通联频次、与种子人员的联系人数以及线上交流频次，并赋予不同权重。 4. 计算危险度，结合可调节参数α，设定阈值，分数高于85分的号码被视为高危。 5. 另外，还评估号码的鲜活度，考虑最近一次通联时间、近两周和两个月内的通联次数，以及午夜通联频率。 团伙挖掘模型的核心是基于高危人员的通信关系来识别团伙： 1. 高危人员与种子人员之间存在多种通联模式，模型通过排列组合分析这些关系。 2. 模型能够处理各种业务场景，例如将key-value结构反转，对key进行特定变换，以找出可能的团伙组合。 这些模型的应用有助于警方预测和预防犯罪活动，通过深入的数据分析，能更有效地锁定和干预高危人员及团伙。数据质量在此过程中至关重要，因为模型的效果很大程度上依赖于输入数据的准确性和完整性。通过对数据的深入挖掘和智能分析，可以提升侦查效率，提高打击犯罪的成功率。