基于图嵌入模型的犯罪组织成员身份预测
袁立宁1
李欣2
于会治3
刘钊4
1.中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 1000382.天津市公安局河西分局 天津 3002023.天津市公安局河东分局 天津 3001714.中国人民公安大学研究生院 北京 100038
摘要：针对专业化、规模化的犯罪组织,前期侦办过程中只能确定部分成员的身份类别信息.如何利用有限的身份类别预测未标记人员身份,是公安情报工作的重点.传统基于人工分析的情报研判方法处理大规模犯罪的能力有限,因此需要构建更高效的数据模型.模型使用图注意力网络和拉普拉斯特征映射构建图嵌入模型,提取犯罪网络数据特征生成低维嵌入,进行身份预测.实验结果表明,模型具有优秀的预测效果和稳定性,能够有效识别犯罪组织中未知成员身份,为后续情报分析工作提供有益信息.
关键词：图嵌入犯罪组织图注意力网络自编码器身份预测
资助基金：国家重点研发计划(2020YFC1522600)中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019JKF425)
论文发表日期：2022-03-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 4-8 )