地下钱庄洗钱行为的交互分析平台：可视化洞察与提升侦查效率

本文研究主要聚焦于地下钱庄洗钱行为的可视化交互分析，这是一个重要的领域，因为经济犯罪侦查中，面对的数据量庞大且复杂，如数据缺失、内容不一致和结构多样化等问题，这使得传统的数据分析方法难以有效揭示案件细节和关键线索。针对这一挑战，研究者提出了一种创新的解决方案——面向地下钱庄洗钱行为的可视化交互分析平台。 该平台的核心在于其设计和实现，它旨在解决异构数据的整合问题，通过建立统一的数据模型和可视化的结构，使得用户能够清晰地理解和分析资金流动情况。平台特别关注资金链的可视化分析，这有助于揭示地下钱庄洗钱活动的模式和路径。此外，为了提升分析的精确度，研究者还结合地下钱庄洗钱的交易特征对经典的DBSCAN聚类算法进行了改进，使其能够更好地适应这种特定场景。 论文详细讨论了平台的系统架构和技术关键，包括数据预处理、模型构建、交互设计以及算法优化等方面。通过实际数据的应用案例，证明了该平台的有效性和实用性，能够为侦查人员提供直观、清晰的案件线索，从而提高破案效率。 作者团队由张晓宇、邓昌智和王宏安组成，他们分别在人机交互、智能信息处理、个人信息管理和实时智能等领域有着深厚的学术背景和实践经验。张晓宇作为主要研究者，专注于设计和实现可视化交互平台，而邓昌智和王宏安则提供了理论支持和技术指导。 这篇论文深入探讨了地下钱庄洗钱行为的可视化分析技术，对于打击经济犯罪、提升执法效能具有重要意义，同时为信息可视化、社会网络分析以及交互分析等相关领域的研究提供了新的视角和实践案例。