共犯网络驱动的高效有组织犯罪集团挖掘方法

【摘要】: 基于共犯网络结构的有组织犯罪集团挖掘方法是一种创新的数据挖掘技术，它聚焦于当前研究的热点领域，即如何通过分析犯罪分子间的相互关联来识别和揭露有组织犯罪集团。这种方法的核心在于构建共犯网络模型，通过对大型真实犯罪数据集的分析，提高犯罪集团检测的效率和准确性。 首先，定义了罪犯组和有组织犯罪集团的概念。罪犯组由至少三人组成，他们为了特定犯罪目的而协作，每个罪犯组在网络中通过共享结点联系。而有组织犯罪集团则具有更高的组织规模和动机，犯罪活动的持续时间以及犯罪类型更复杂，它们与一般的犯罪集团在理论上有明确的区别，但在实际应用中难以严格区分。 罪犯组检测阶段，通过构建K-结点网络，每个结点至少与其他K-1个结点相连，形成核心成员（内核K）和边缘成员（外围P）。核心成员是犯罪集团的主要参与者，外围成员则是间接参与的成员。这种方法不仅考虑了犯罪团伙的内部结构，还揭示了潜在的组织联系。 对于有组织犯罪集团的检测，关键在于分析犯罪活动和行为。研究者提出了一种操作算子，用来量化犯罪集团在特定时间点的行为表现。这种分析有助于理解犯罪集团的动态特征，如其活动频率、模式变化等，从而识别出有组织犯罪集团的特征演变轨迹。 实验结果显示，基于共犯网络结构的挖掘方法在犯罪集团检测方面的性能显著优于传统方法，它能够在保持较高有效性的前提下，大大加快犯罪集团的识别速度。这不仅对打击有组织犯罪提供了有力的工具，也对犯罪预防和干预策略的制定提供了重要的依据。 关键词：数据挖掘；共犯网络；有组织犯罪集团；检测效率 这项研究突破了传统的犯罪数据分析方法，引入了共犯网络分析视角，对有组织犯罪集团的研究和执法实践具有重要意义。未来，随着数据挖掘技术的发展，这种方法有望在打击国际犯罪网络、跨国犯罪等方面发挥更大的作用。