通讯痕迹与情报分析系统的设计方法

全文: PDF(0 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要在犯罪活动中，犯罪嫌疑人一般都会留下不同程度的通讯痕迹。并且，这些通讯痕迹不仅包含犯罪嫌疑人的活动轨迹，还对潜在的犯罪活动具有一定程度的预判作用。那么，对目标人员的通讯痕迹进行统计分析将是复原案情、确定侦查方向、追踪目标人员和收集犯罪证据的重要环节。因此，本文对通讯痕迹与情报分析开展了相关研究，并开发了这款软件。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	（）
	作者相关文章
	赵宇阔

关键词 ：通讯痕迹, 服务号码, 技术侦察, 数据挖掘, 可信度

Abstract：In criminal activities, criminal suspects usually leave different degree of communication traces. Moreover, these communication traces not only contain the track of the suspect's activities, but also have a certain degree of predictive effect on potential criminal activities. Then, the statistical analysis of the communication traces of the target personnel will be an important link in recovering the case, determining the direction of investigation, tracking the target personnel and collecting criminal evidence. Therefore, this article has carried on the related research on the communication trace and the intelligence analysis, and has developed this software.

Key words： communication trace service number technical reconnaissance data mining credibility

年卷期日期: 2018-09-10 出版日期: 2018-09-10

TP311.13

作者简介: 赵宇阔（2000-），男，辽宁大连人，研究方向为计算机应用。

引用本文:

赵宇阔. 通讯痕迹与情报分析系统的设计方法[J]. 电脑与电信, 2018, 1(9): 52-53.
ZHAO Yu-kuo. Design Method of Communication Trace and Information Analysis System. Computer & Telecommunication, 2018, 1(9): 52-53.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2018/V1/I9/52

[1]	黄慧君　王波　李宇中. 地市农商银行整村授信使用率数据分析 ——以H农商银行为例[J]. 电脑与电信, 2024, 1(5): 1-.
[2]	沈培　曹晓静　郑心炜. 基于数据挖掘的网络营销课程项目式教学改革 [J]. 电脑与电信, 2024, 1(4): 35-37.
[3]	李姗姗李忠. 新工科背景下数科专业数据挖掘与分析课程建设 [J]. 电脑与电信, 2023, 1(4): 28-.
[4]	刘然程曼. 基于数据挖掘的校园食品安全事件分析 [J]. 电脑与电信, 2022, 1(4): 65-.
[5]	王茂发王子民汪华登刘振丙. 基于Jupyter的数据挖掘课程建设与研究 [J]. 电脑与电信, 2021, 1(7): 12-16.
[6]	葛晓燕. 数据挖掘课程混合式教学改革探索[J]. 电脑与电信, 2021, 1(6): 43-46.
[7]	杜振鑫. 数据挖掘课程中过程生成式启发教学研究 [J]. 电脑与电信, 2021, 1(12): 47-49.
[8]	郁烨. 交通管理工程专业核心课程成绩数据挖掘 [J]. 电脑与电信, 2021, 1(12): 62-65.
[9]	龚建锋. 基于数据挖掘的云安全评估模型研究 [J]. 电脑与电信, 2021, 1(11): 95-.
[10]	王颖. 基于Canopy的K-Means并行化算法[J]. 电脑与电信, 2019, 1(7): 30-.
[11]	汪一百. 基于Hadoop 平台的聚类K-means算法的研究[J]. 电脑与电信, 2018, 1(4): 18-20.
[12]	张志文, 何明昌, 杨维伟, 刘仁笑, 王瑜, 胡学友. 校园知识技能变现系统设计与实现[J]. 电脑与电信, 2018, 1(4): 27-30.
[13]	魏爽. 一种文本聚类的增强数据挖掘方法[J]. 电脑与电信, 2018, 1(3): 46-48.
[14]	潘正勇. 基于大数据的水土保持监测站自动数据采集系统设计与应用[J]. 电脑与电信, 2018, 1(1-2): 64-66.
[15]	姜美. 基于隐私保护的数据挖掘综述[J]. 电脑与电信, 2017, 1(8): 31-.