[发明专利]基于粗糙集的职务犯罪社会关系网络智能分析方法及系统

说明书

本发明属于职务犯罪领域，涉及社会关系网络分析，具体为一种基于粗糙集的职务犯罪社会关系网络智能分析方法及系统，所述方法包括通过对已结案中犯罪人员的社会关系网络进行分类，并基于粗糙集对社会关系网络进行智能分析，发现其中对案件起关键作用的线索，并去除其中的无关线索；基于已结案件数据，采用粗糙集方法，从多种数据中筛选出对案件分析起作用的数据，去除对案件分析不起作用的冗余数据，并对各种数据源进行重要性排序，从而为实际办案提供辅助。

技术领域

本发明属于大数据分析技术领域，涉及社会关系网络分析，具体为一种基 于粗糙集的职务犯罪社会关系网络智能分析方法及系统。

背景技术

在职务犯罪侦查中，犯罪嫌疑人的社会关系网络是案件分析的关键。在实 际的案件中，犯罪嫌疑人的社会关系网络一般非常庞大且复杂，包括亲属、同 学、工作等，而这些关系的构建需要从多种数据源中挖掘，例如中国专利 CN103714126B提出了在一种推送书籍阅读服务的方法及装置，能够有效对数据 进行挖掘，从而有效推动青少年在学习成长过程中提高阅读技巧以及阅读兴趣。 如何从多种数据源中构建犯罪嫌疑人的社会关系网络，并从中发现犯罪线索是 职务犯罪侦查的重要问题，也是破案的关键所在。现有的职务犯罪侦查，一般 是实务专家根据办案经验，选择从某一种社会关系入手，并从相关单位调取数据，通过人工的方式构建犯罪嫌疑人的社会关系网络。例如，某案件犯罪嫌疑 人主要的4类社会关系网络如图1所示，包括四个类别，工作类、网络通信类、 应酬类以及朋友类，其中工作类别对应的社会关系网络如图2所示，将该嫌疑 人的同事关系、领导以及合作伙伴等关系进行了划分；

现有的案件分析方法严重依赖于实务专家的办案经验，且基本依靠人工进 行分析，很多时候会造成案件分析的反复，使得案件分析效率非常低下。

发明内容

有鉴于此，传统的职务犯罪侦查方式主要采取人工方式进行社会关系网络 分析，其效率非常低，也影响了案件的侦办，本专利通过对已结案中犯罪人员 的社会关系网络进行分类，并基于粗糙集对社会关系网络进行智能分析，发现 其中对案件起关键作用的线索，并去除其中的无关线索；为办案人员提供侦查 依据，极大地缩短办案时间，提高办案效率。

本发明的一种基于粗糙集的职务犯罪社会关系网络智能分析方法，包括以 下步骤：

步骤1)获取已结案的职务犯罪案件中的多源数据，并构建出原始社会关系 网络图；

步骤2)将原始社会关系网络图抽象成图G(V，E)，将n个社会关系网络 G₁(V,E₁),...,G_n(V,E_n)，转化成一个关系系统(U,R)，其中G_n表示第n个社会关 系网络，E_n表示第n个社会关系网络中所有涉案人员的社会关系；V＝U，均表 示所有涉案人员，R表示所有涉案人员的社会关系；R＝{r₁,r₂,...,r_n}是U上的一 组二元关系；r_i表示第i个社会关系；由相应的G_i(E,E_i)得到，若边(v_k,v_j)属于 E_i，则有(v_k,v_j)属于r_i；

步骤3)基于粗糙集，对关系系统中的数据进行筛选，去除其中对案件分析 无用的社会关系，将涉案人员分为分为犯罪人员和非犯罪人员，从而将关系系 统(U,R)构成关系决策系统(U,R,D)；并对其进行约简，从而形成约简后的关系 决策系统(U,B,D)；D表示涉案人员的标签集，包括犯罪人员标签d₁和非犯罪人 员标签d₂；B表示为约简后的所有涉案人员的社会关系；

步骤4)计算约简后的关系决策系统中每个数据的关系重要性，并按照关系 重要度排序，按照该排序结果对待预测犯罪社会关系网络进行排查。