面向关系语境的罪犯藏匿位置预测方法

发布时间：2018-07-07 16:17

  本文选题：社会网络 + 关系语境　； 参考：《计算机科学与探索》2015年08期

【摘要】：目标罪犯藏匿位置的预测是一个重要而艰巨的任务。提出了一种面向关系语境的目标罪犯藏匿位置预测方法。该方法主要通过在面向关系语境的社会网络中计算用户间的信任度得到目标罪犯的强关系子集,并根据所有用户的历史位置轨迹筛选出目标罪犯可能藏匿的候选位置子集,然后进行协同过滤计算,预测目标罪犯当前最可能藏匿的位置。这种方式融合了用户的社会关系及历史位置信息,有助于降低直接预测目标罪犯藏匿位置的盲目性和困难性。最后,利用模拟数据进行仿真实验,并对所提方法的有效性进行了验证。
[Abstract]:The prediction of the hiding location of target criminals is an important and arduous task. In this paper, a relational context oriented prediction method for hiding location of target criminals is proposed. In this method, the strong relational subset of the target criminal is obtained by calculating the trust degree among users in the social network oriented to the relational context, and the candidate location subset that the target criminal may hide is selected according to the historical location locus of all the users. Then a collaborative filtering calculation is carried out to predict where the target criminal is most likely to hide. In this way, the user's social relationship and historical location information are fused, which can reduce the blindness and difficulty of directly predicting the hiding location of the target criminal. Finally, the simulation experiment is carried out using the simulation data, and the validity of the proposed method is verified.
【作者单位】： 云南大学信息学院计算机科学与工程系;云南警官学院;
【基金】：国家自然科学基金Nos.61262069,61472346~~
【分类号】：TP393.02;D917

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2105516