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基于关键节点识别算法的重点人分析
1
作者
韩奕
孙百兵
+1 位作者
王军国
杜彦辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2074-2082,共9页
关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算...
关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算法重新定义关系度指标,再基于该指标构建特征矩阵,提出适用于公安部门重点人分析的特征向量中心性(REC)算法。依托公开数据集、2部影视剧人物关系网络、境外社交平台账号网络和国内某诈骗团伙5个数据集,从网络传播能力、抗打击弹性和重点人分析结果一致性3个维度证实所提算法的有效性,相较于其他传统挖掘算法能准确识别社交网络重要节点,具有较为广泛的应用场景。
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关键词
关键节点
社交网络
关系度
特征矩阵
肯德尔
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职称材料
题名
基于关键节点识别算法的重点人分析
1
作者
韩奕
孙百兵
王军国
杜彦辉
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
公安部第一研究所
南京森林警察学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2074-2082,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2021JKF105)
中央高校重大科研业务费专项资金(2021FZB13)。
文摘
关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算法重新定义关系度指标,再基于该指标构建特征矩阵,提出适用于公安部门重点人分析的特征向量中心性(REC)算法。依托公开数据集、2部影视剧人物关系网络、境外社交平台账号网络和国内某诈骗团伙5个数据集,从网络传播能力、抗打击弹性和重点人分析结果一致性3个维度证实所提算法的有效性,相较于其他传统挖掘算法能准确识别社交网络重要节点,具有较为广泛的应用场景。
关键词
关键节点
社交网络
关系度
特征矩阵
肯德尔
Keywords
critical node
social network
relationship degree
characteristic matrix
Kendall
分类号
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TB553 [理学—声学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于关键节点识别算法的重点人分析
韩奕
孙百兵
王军国
杜彦辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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