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申请/专利权人：杭州硅铂科技有限公司
摘要：本发明公开了一种非法倒卖成品油研判方法及装置，获取资金数据、通联数据、涉案人员身份信息数据以及车辆轨迹数据；对获取的数据构造有效特征，使用机器学习算法构建和训练非法倒卖成品油模型，对数据进行异常检测；本发明通过研判分析，划分涉案人员层级，将网络聊天数据通过聚类方法解析找出非法倒卖成品油网络群组；根据通话记录基站定位数据与资金交易数据匹配分析，识别非法倒卖成品油团伙。本发明通过资金行为分析、通联行为分析识别可疑资金交易账户、可疑社交群组、可疑重点区域，通过人员车辆关联关系分析、车辆行驶轨迹分析识别可疑人员、可疑车辆、可疑车辆行驶模式，确定侦办方向及深入挖掘非法倒卖成品油上下游犯罪和犯罪团伙。
主权项：1.一种非法倒卖成品油研判方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取涉案人员的资金交易数据、通联数据、成品油车辆的地理位置追踪数据以及成品油车辆关联的身份数据，构建数据集；（2）对数据集进行预处理；提取资金数据特征，分析资金流动的稳定性，识别异常交易模式和收款人群体；提取通联数据特征，分析异常通话记录，比对沟通活跃度，结合资金数据特征识别潜在联系，同时结合成品油车辆关联的身份数据形成人员车辆关联数据表，并与成品油车辆的地理位置追踪数据进行整合，形成成品油车辆行驶轨迹数据表；（3）从人员车辆关联数据表和成品油车辆行驶轨迹数据表中提取人员与辆车使用关系特征以及车辆轨迹特征，结合资金数据和通联数据通过机器学习模型判断是否存在非法倒卖成品油行为；（4）基于步骤（3）的识别结果运用异质图神经网络构建异质图，节点表示涉案人员，边表示通联关系和资金交易关系，根据资金数据构建交易图谱，分析交易行为和关系，识别交易中心节点以及交易图谱中的不同角色，识别出关键人员，并进行层级划分，结合通联数据和资金数据，运用图聚类算法进行社区划分，分析社区内外部结构，确定关键人员所在的核心社区，进一步对核心社区中的关键人员进行层级划分，确定多层级的犯罪网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州硅铂科技有限公司 一种非法倒卖成品油研判方法及装置
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