基于知识图谱的犯罪嫌疑人社会关系构建及应用研究.pdf
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1、中国人民公安大学学报(自然科学版)2023 年第 2 期 No.2 2023Journal of People蒺s Public Security University of China(Science and Technology)总第 116 期 Sum116基于知识图谱的犯罪嫌疑人社会关系构建及应用研究陆摇 枫,摇 李玲玲(河南警察学院网络安全系,河南郑州摇 450046)摘摇 要摇 为有效厘清犯罪组织的脉络和犯罪嫌疑人之间的复杂社会关系,构建犯罪嫌疑人社会关系知识图谱,使办案人员能全面把握案情线索和分析案情,更好地掌握犯罪嫌疑人的犯罪证据。首先,以刑侦日记中的人物和关系仿真犯罪嫌疑人社
2、会关系数据,提出了犯罪嫌疑人社会关系知识图谱的构建方法;其次,构建犯罪嫌疑人社会关系模型和知识抽取,把知识抽取的结构化数据存储在图数据库 Neo4j 中;最后,利用 Neo4j 中的几种算法可视化分析犯罪嫌疑人的关系联系链路、社会关系网中影响力最强者和联系桥梁的关键人物等,有效挖掘隐藏的犯罪嫌疑人关系和线索,为公安工作中分析、挖掘和锁定犯罪嫌疑人提供决策支持。关键词摇 知识图谱;Neo4j;关系分析;挖掘线索中图分类号摇 D917文献标志码摇 AResearch on the Construction and Application of Criminal Suspects蒺Social Re
3、lations Based on Knowledge GraphLU Feng,摇 LI Lingling(Department of Cyber Security,Henan Police College,Zhengzhou 450046,China)Abstract:To effectively clarify the context of criminal organizations and the complex social relations be鄄tween criminal suspects,the knowledge graph of social relations of
4、suspects was constructed,so that caseinvestigators could comprehensively grasp the clues and analyze the case,and better hold the criminal ev鄄idence of suspects.Firstly,a construction method of the knowledge graph for criminal suspects蒺 social re鄄lations was proposed by simulating the data of crimin
5、al suspects蒺 social relations based on the charactersand relations in Criminal Investigation Diary.Then the suspects蒺 social relationship model was constructedand knowledge was extracted,following by storing the extracted structured data in the graph databaseNeo4j.Finally,several algorithms in Neo4j
6、 were applied to visually analyze the relationship link of thesuspects,the most influential person in the social network and the key person in the connection bridge,etc.,so as to effectively excavate the hidden relationship and clues of the suspects,which may providedecision support for the analysis
7、,excavation and locking of the suspects in the public security work.Key words:knowledge graph;Neo4j;relationship analysis;mining clues收稿日期摇2023鄄01鄄22基金项目摇河南公安智库项目(GAZK202222);河南警察学院 2022 年院级课题资助项目阶段性成果(HNJY202206)。作者简介摇陆枫(1976),女,河南商水人,硕士,讲师。主要研究方向为数据库应用、计算机技术。E鄄mail:lufeng 49陆摇 枫等:詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬
8、詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬基于知识图谱的犯罪嫌疑人社会关系构建及应用研究0摇 引言犯罪嫌疑人的社会关系挖掘是公安侦破案件中的重要环节,为更好地侦破案件,快速锁定嫌疑人,并迅速查明犯罪事实提供有力的支持。随着城市人口流动量增大和互联网信息技术的发展,利用互联网通信、移动终端等工具进行科技化犯罪的案件呈几何级增长的趋势1,如近期电信网络诈骗犯罪日益增多,公安部开展的“断卡冶“断流冶专案行动、打击治理电信网络诈骗犯罪等活动2。在这些犯罪活动中,针对犯罪嫌疑人的复杂社会关系,如何有效厘清犯罪组织的脉络,使得办案人员能够全面把握案情线索和分析案情,提高办案效率和准确率。
9、公安机关在侦查案件时,办案民警经常用图谱梳理案件及人物关系。目前对犯罪嫌疑人社会关系的挖掘常用的方法是在纸上画出犯罪嫌疑人关系图,或采用人工调取多个系统的数据进行分析和整合,通过办案民警的研判经验,逐一比对复杂的数据和关系,最后挖掘出相关信息,这样费时又费力,也难以发现犯罪嫌疑人的社会联系链路、人物关系等关键信息,对决策的支撑比较有限。针对上述问题,本文构建了犯罪嫌疑人社会关系的知识图谱,通过可视化的关系图谱,对犯罪嫌疑人的社交关系数据进行高效查询和分析展示。利用图数据库 Neo4j 的几种算法实现对犯罪嫌疑人社会关联关系的信息挖掘和分析,得到犯罪嫌疑人的核心关系圈、重要的中间联系人、挖掘和分
10、析有影响力人员等,可视化展现犯罪嫌疑人之间的关系网,精准揭示他们之间的内在关联关系。1摇 相关研究知识图谱(Knowledge graph)最早由 Google 于2012 年提出,是一种大规模语义网络,包含实体、概念及其之间的各种语义关系3。知识图谱按照功能和应用分为两类:通用知识图谱和领域知识图谱4。通用知识图谱,注重于拓展知识广度,比较知名的通用知识图谱,如 Google 知识图谱和维基的DBPpedia 应用于在线网络应用、在线知识库查询以及社交网站等业务;领域知识图谱面向有针对性的行业,更注重于挖掘知识深度的垂直知识图谱,目前我国领域知识图谱已经在金融证券、智慧城市、生物制药、公安和
11、电信等多个领域得到广泛应用5。公安领域的知识图谱主要通过知识图谱和机器学习等相关的人工智能技术,全面整合、融合及关联多源异构的公安数据信息,构建知识图谱模型。申云凤6提出了公安知识图谱模型构建过程。然后利用知识图谱的构建技术创建公安领域知识图谱,实现可视化检索人员数据、深度分析和挖掘犯罪团伙关系、情报检索与分析、事件预警等方面;武鸿浩7探讨用粒计算的方法解决知识图谱的快速推理问题,以图的形式展现某一案件涉案人员的关系,但缺少对案件涉案人员关系的分析和挖掘;孙利宇8等基于图谱提供基础战法服务和标签服务的数据服务,运用情报检索、关系网络研判和时空轨迹研判等辅助研判工具,设计分析挖掘模型,实现对涉毒
12、违法犯罪行为和团伙的精准识别与挖掘,但缺少对涉毒违法犯罪团伙关系的分析挖掘。综上可知,公安领域知识图谱的相关研究多数聚焦于关系图谱分析,如团伙或社交等关系、物品关系等,但在构建关系网络挖掘分析模型和关系图谱应用方面的相关研究较少且不深。因此,本文首先利用知识图谱的构建技术,构建犯罪嫌疑人社会关系的知识图谱,最后利用图数据库 Neo4j 中的最短路径算法、中心度算法和中介中心性算法分析和挖掘出犯罪嫌疑人和联系人之间的联系链路、社会关系网中影响力最强者和在关系网中起到联系桥梁的关键人物等,帮助侦查人员快速梳理各类分散的、独立的情报线索和隐藏的线索,为预防和打击犯罪提供可靠的数据支撑。2摇 知识图谱
13、的构建技术知识图谱构建技术主要包括知识建模、知识抽取、知识图谱的存储及知识计算和应用等部分9,首先要获取多源异构数据源信息,利用知识抽取技术识别和抽取实体、关系、属性及其他要素信息,接着构建知识图谱,并将构建的知识图谱存入图数据库中10,最后知识计算和应用的过程是根据知识图谱提供的信息,在结构化的知识存储库中采用计算算法、路径寻找和搜索算法等发现隐含关系以及知识间关联的路径。犯罪嫌疑人社会关系知识图谱的构建技术包括知识建模、知识抽取、知识存储和知识应用 4 个部分11,其知识图谱的构建过程模型如图 1 所示12。本文以刑侦日记中人物关系仿真犯罪嫌疑人社会关系,首先,对刑侦日记中人物及关系网进行
14、实体抽象以及实体建模;然后,通过知识抽取形成结59陆摇 枫等:詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬基于知识图谱的犯罪嫌疑人社会关系构建及应用研究构化的知识,存入到图数据库 Neo4j 中13;最后,根据犯罪嫌疑人社会关系网特征,利用图数据库Neo4j 中的几种算法分析和挖掘犯罪嫌疑人社会关系中的隐藏信息。图 1摇 犯罪嫌疑人社会关系知识图谱构建摇2郾 1摇 知识建模知识建模是将业务问题按照知识图谱约定的一些模式进行业务抽象以及业务建模。知识建模的方法有采用 RDF、OWL 等表示方法,和较常用的属性图14表示方法。犯罪嫌疑人社会关系的知
15、识建模采用常用的属性图建模,先对获取的数据信息进行分类和关联,然后列出和犯罪嫌疑人相关的本体概念、属性以及他们之间的多种关系,如:“人-联系-人冶“人-出行-地点冶等,最后形成犯罪嫌疑人社会关系模型,如图2 所示。也可根据公安业务侦查思路,不断地进行关系网络扩展。图 2摇 犯罪嫌疑人社会关系模型摇2郾 2摇 知识抽取知识抽取是从多源异构的数据中进行知识抽取,形成结构化的数据存入到知识图谱中。按照抽取对象的不同,可分为实体抽取、关系抽取和属性抽取15。犯罪嫌疑人社会关系的知识抽取是从刑侦日记的人物和关系信息中抽取实体、关系和属性的过程。实体抽取出两个实体:人员和地点(如表 1所示);关系抽取出联
16、系、出行、同伙等多种关系(如表 2 所示);属性抽取出实体属性和关系属性。实体属性有人员属性(姓名、家庭地址、手机号码等)和地点属性(地名、归属地等);关系属性根据发生关系的因素而定。将知识抽取的结构化数据 CSV文件导入到图数据库 Neo4j 中,形成犯罪嫌疑人社会关系结构化信息集。表 1摇 实体抽取内容实体标识属性人员P姓名、家庭地址和手机号码地点ID_P地名、归属地等表 2摇 关系抽取内容关系两侧实体属性联系人员寅人员联系方式、时间、联系号码等出行人员寅地点出行方式、时间、车次/航班次等同伙人员寅人员认识时间、认识方式2郾 3摇 知识存储目前知识图谱的存储有基于 RDF 结构的存储方式和
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