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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本发明公开了一种基于移动社交网络的罪犯及贷款失联人关系紧密度循环查找方法，其特征在于，包括下述步骤：构建失联人的移动社交网络；构建失联人的交互属性矩阵；通过建立对数权值计算公式；得到对数加权交互属性矩阵；然后定义最大交互用户和最小交互用户，建立距离计算公式和关系紧密度计算公式；分别求每一位交互用户与失联人的关系紧密度；按照关系紧密度从大到小排序，来对失联人的交互用户进行循环顺序查找，提出基于移动社交网络的失联人关系紧密度循环查找算法，查找失联人线索。本发明对公安追踪逃犯、银行追查携款逃跑人、金融平台追踪借款失联人包括社会和家庭寻找突然的失联人均具有实际的帮助和可操作性。

主权项：1.基于移动社交网络的罪犯及贷款失联人关系紧密度循环查找方法，其特征在于，包括下述步骤：构建失联人的移动社交网络；基于失联人的移动社交网络，考虑主动交互频率、被动交互频率、主动交互时长、被动交互时长、交互间隔时间、交互强度这几个交互属性，构建失联人的交互属性矩阵；对交互属性矩阵进行归一化处理，得到归一化的交互属性矩阵；建立对数权重计算公式，然后将对数权重相应乘以归一化的交互属性矩阵，得到对数加权交互属性矩阵；在对数加权交互属性矩阵中，求各个加权属性组的均值，最大均值对应失联人的最大交互用户，最小均值对应失联人的最小交互用户；最大交互用户、最小交互用户具体为：将对数加权交互属性矩阵Z＝zijn×m的每一行Zi自求平方平均值即1≤i≤n，称为加权交互属性均值；比较Z＝zijn×m中n个加权交互属性均值的大小，记最大的加权交互属性均值记为则再记最小的加权交互属性均值为则把Z＝zijn×m中最大的加权交互属性均值所对应的交互用户称为失联人的最大交互用户，用vmax表示，相应的交互属性组称为最大交互属性组，用Zmax表示；把Z＝zijn×m中最小的加权交互属性均值所对应的交互用户称为失联人的最小交互用户，用vmin表示，相应的交互属性组称为最小交互属性组，用Zmin表示；基于该均值分别求每一位交互用户与大交互用户的距离和最小交互用户的距离，该距离表示每一位交互用户与失联人的关系紧密度；距离计算公式如下：在失联人移动社交网络中，假设Z＝zijn×m是对数加权交互属性矩阵，对其任意两个交互用户bi和bj，它们的加权交互属性组分别为Zi和Zj，建立失联人任意两个交互用户bi和bj之间从bi到bj的距离计算公式如下： 将dZi,Zj叫做“Pangsulin-第1距离”，其中和分别代表加权交互属性组分别为Zi和Zj的均值，Zi-ZjT为Zi-Zj的转置矩阵，1≤i,j≤n，i≠j，∑是加权交互属矩阵Z＝zijn×m的协方差矩阵，于是，失联人的任一交互用户vi与最大交互用户bmax和最小交互用户vmin之间的距离分别为： 按照关系紧密度从大到小排序对应得到失联人的最大交互用户、第2大交互用户、第3大交互用户、第n大交互用户，最后得到最小交互用户；按照失联人的关系紧密度从大到小,相应对其交互用户进行循环顺序查找，以查找出失联人的线索。

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百度查询： 暨南大学 基于移动社交网络的罪犯及贷款失联人关系紧密度循环查找方法