基于知识图谱的网络传销案件可视化研究

作     者：张蓝 

作者单位：中国人民公安大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王斌君

授予年度：2020年

学科分类：030604[法学-侦查学] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 030606[法学-公安情报学] 03[法学] 08[工学] 0838[工学-公安技术] 120502[管理学-情报学] 030609[法学-涉外警务学] 0306[法学-公安学] 

主      题：网络传销 知识图谱 可视化 PageRank算法 

摘      要：在互联网时代,网络传销案件日益猖獗,给受害者造成严重经济损失的同时,会引发各种形式的违法犯罪,危害社会稳定,对社会秩序、经济体系造成巨大破坏。网络传销案件特点在于传播快、涉及人员多、关系复杂,传统分析方式已经无法满足公安机关快速打击、合成作战的要求。本文将知识图谱的概念引入打击网络传销犯罪中,设计开发了网络传销案件可视化分析系统,各级业务侦查员可以一键式编辑网络传销案件中的人员节点和复杂关系,使得网络传销知识图谱可动态地、直接操纵式地更新。并使用PageRank算法、Louvain算法对网络传销人员进行影响力分析和社区发现,将结果进行可视化展示。本文主要工作和创新如下:首先,结合知识图谱构建技术,从公安一线调研获得的结构化数据中,抽取出网络传销案件的节点、关系、属性,构建了网络传销案件的知识图谱,并存储于善于处理复杂关系的Neo4j数据库中。其次,根据侦查人员需要不断更新网络传销案件知识图谱的需求,按照所见即所得的理念设计了网络传销案件可视化分析系统,根据Card可视化模型搭建了友好的人机交互界面。采用三层架构,结合HTML、j Query、Zrender、Java等开发技术,完成了网络传销案件可视化分析系统的开发,使得侦查人员能够可视化的编辑知识图谱。最后,在网络传销案件可视化分析系统中引入PageRank算法、Louvain算法,使用两种算法对知识图谱中的节点进行影响力分析、社区发现分类,并将可视化的分析、分类结果与本系统进行集成,取得了较好的可视化效果,为公安机关提供侦查方向,实现了“由人到案的侦查模式。