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链路分析 (查看源代码)

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在''' 网络理论 Network Theory'''中，''' 链路分析 Link Analysis'''是一种用于评估节点之间关系（连接）的''' 数据分析 Data Analysis'''技术。该技术可以鉴别各种类型节点（对象）之间的关系，包括组织、人和金融交易。链路分析已被应用于诸多领域，如打击犯罪活动(如欺诈侦查、反恐和情报)、计算机安全分析、搜索引擎优化、市场调查、医学研究和艺术。

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在'''网络理论 Network Theory'''中，''' 链路分析 Link Analysis'''是一种用于评估节点之间关系（连接）的'''数据分析 Data Analysis'''技术。该技术可以鉴别各种类型节点（对象）之间的关系，包括组织、人和金融交易。链路分析已被应用于诸多领域，如打击犯罪活动(如欺诈侦查、反恐和情报)、计算机安全分析、搜索引擎优化、市场调查、医学研究和艺术。

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数据的收集和处理需要访问数据，但此过程存在一些固有的问题，包括'''[[信息超载]] Information Overload'''和数据错误等。在数据被收集后，它将转换成一种人和计算机分析程序都能有效使用的格式。之后基于数据，可使用计算机生成的或人工操作的可视化工具进行作图（如网络图）。目前有几种算法可以帮助人类进行数据分析-'''迪杰斯特算法 Dijkstra’s algorithm'''，'''广度优先搜索 Breadth-First Search'''和''' 深度优先搜索 Depth-First Search'''。

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链路分析主要通过可视化方法(网络图、关联矩阵)分析节点之间的关系。这里有一个基于犯罪侦查绘制网图的例子:<ref name=Krebs>Krebs, V. E. 2001, ~~[http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/Seminar/Krebs.pdf Mapping networks of terrorist cells]~~ {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110720000539/http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/Seminar/Krebs.pdf |date=2011-07-20 }}, Connections 24, 43–52.</ref>

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链路分析主要通过可视化方法(网络图、关联矩阵)分析节点之间的关系。这里有一个基于犯罪侦查绘制网图的例子:<ref name=Krebs>Krebs, V. E. 2001, {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110720000539/http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/Seminar/Krebs.pdf |date=2011-07-20 }}, Connections 24, 43–52.</ref>

{| class="wikitable"

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--[[用户:趣木木|趣木木]]（[[用户讨论:趣木木|讨论]]）点击编辑后会发现[[File: 开头关于图片的语法该图注需要进行翻译且遵循格式【图1：英文原文＋翻译内容】

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Klerks把链路分析工具分为三代。<ref>{{cite journal | last = Klerks | first = P. | year = 2001 | title = The network paradigm applied to criminal organizations: Theoretical nitpicking or a relevant doctrine for investigators? Recent developments in the Netherlands | citeseerx = 10.1.1.129.4720 | journal = Connections | volume = 24 | pages = 53–65 }}</ref>第一代是由哈珀 Harper和哈里斯 Harris在1975年引入的''' 阿纳卡帕图 Anacpapa Chart'''。<ref>Harper and Harris, The Analysis of Criminal Intelligence, Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting Proceedings, 19(2), 1975, pp. 232-238.</ref>这种方法需要一个领域专家来查看数据文件，通过构造一个关联矩阵来识别关联，然后创建一个用于可视化的链路图，最后通过分析网络图来识别兴趣模式。这种方法需要广泛的领域知识，且因要审查大量数据，所以非常耗时。

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Klerks把链路分析工具分为三代。<ref>{{cite journal | last = Klerks | first = P. | year = 2001 | title = The network paradigm applied to criminal organizations: Theoretical nitpicking or a relevant doctrine for investigators? Recent developments in the Netherlands | citeseerx = 10.1.1.129.4720 | journal = Connections | volume = 24 | pages = 53–65 }}</ref>第一代是由哈珀 Harper和哈里斯 Harris在1975年引入的'''阿纳卡帕图 Anacpapa Chart'''。<ref>Harper and Harris, The Analysis of Criminal Intelligence, Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting Proceedings, 19(2), 1975, pp. 232-238.</ref>这种方法需要一个领域专家来查看数据文件，通过构造一个关联矩阵来识别关联，然后创建一个用于可视化的链路图，最后通过分析网络图来识别兴趣模式。这种方法需要广泛的领域知识，且因要审查大量数据，所以非常耗时。

除了关联矩阵外，活动矩阵也可用于生成对执法具有实用和使用价值的可操作的信息。正如这个术语可能暗示的那样，活动矩阵关注的是人们基于地点的行动和活动。而关联矩阵关注的是人，组织和/或属性之间的关系。这两类矩阵之间的区别虽然很小，但就完成或提供的数据来看，这些区别还是很重要的。<ref>{{cite web|url=http://www.globalsecurity.org/military/library/policy/army/fm/3-07-22/app-f.htm|title=FMI 3-07.22 Appendix F Intelligence Analysis Tools and Indicators|first=John|last=Pike|publisher=}}</ref><ref>[https://rdl.train.army.mil/catalog/view/100.ATSC/41449AB4-E8E0-46C4-8443-E4276B6F0481-1274576841878/3-24/appb.htm Social Network Analysis and Other Analytical Tools] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140308233614/https://rdl.train.army.mil/catalog/view/100.ATSC/41449AB4-E8E0-46C4-8443-E4276B6F0481-1274576841878/3-24/appb.htm |date=2014-03-08 }}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.nasa.gov/audience/foreducators/topnav/materials/listbytype/Aeronautics_Activity_Matrices.html|title=Aeronautics Educator Guide - Activity Matrices|first=Rebecca Whitaker|last=MSFC|date=10 July 2009|publisher=}}</ref><ref>[https://rdl.train.army.mil/catalog/view/100.ATSC/0EF89CA1-2680-4782-B103-D2F5DC941188-1274309335668/7-98-1/chap2l6.htm Personality/Activity Matrix] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140308234135/https://rdl.train.army.mil/catalog/view/100.ATSC/0EF89CA1-2680-4782-B103-D2F5DC941188-1274309335668/7-98-1/chap2l6.htm |date=2014-03-08 }}</ref>

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==应用 ==

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* ~~[[ViCAP|~~联邦调查局暴力刑事逮捕程序]]

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* 联邦调查局暴力刑事逮捕程序

* 爱荷华州性犯罪分析系统

* 明尼苏达州性犯罪分析系统

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由于大量数据和信息以电子形式存储，用户可能会面临拥有多种不相关的信息来源却不知如何分析的难题。数据分析技术的使用可以帮助有效和高效地利用数据。帕尔希卡尔 Palshikar将数据分析技术分为两大类(统计模型、时间序列分析、聚类分类、异常检测匹配算法)和人工智能(AI)技术(数据挖掘、专家系统、模式识别、机器学习技术、神经网络)。<ref>Palshikar, G. K., [http://www.intelligententerprise.com//020528/509feat3_1.jhtml The Hidden Truth], Intelligent Enterprise, May 2002.</ref>

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博尔顿 Bolton &汉德 Hand 将统计数据分析定义为有监督或无监督的方法。<ref>Bolton, R. J. & Hand, D. J., Statistical Fraud Detection: A Review, Statistical Science, 2002, 17(3), pp. 235-255.</ref>'''监督式学习方法 Supervised Learning Methods'''要求在系统中有明确的规则来指出什么是预期行为，什么是意外行为。'''非监督式学习方法 Unsupervised Learning Methods'''在审视数据时，通过将数据与正常值的比较，来发现统计异常值。监督式学习方法能处理的场景是有限的，因为这种方法需要基于以前的模式建立训练规则。非监督式学习方法可以检测更广泛的问题。但是，如果数据的行为规范没有很好的建立或被机器理解 --[[用户:Ryan|Ryan]]（[[用户讨论:Ryan|讨论]]）该句存疑，其结果可能会导致较高的假阳性率（本身不是正常值，但识别为正常值，说明算法预测了“正确”或“有”的判断，但却判断错误了）。

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博尔顿 Bolton &汉德 Hand 将统计数据分析定义为有监督或无监督的方法。<ref>Bolton, R. J. & Hand, D. J., Statistical Fraud Detection: A Review, Statistical Science, 2002, 17(3), pp. 235-255.</ref>'''监督式学习方法 Supervised Learning Methods'''要求在系统中有明确的规则来指出什么是预期行为，什么是意外行为。'''非监督式学习方法 Unsupervised Learning Methods'''在审视数据时，通过将数据与正常值的比较，来发现统计异常值。监督式学习方法能处理的场景是有限的，因为这种方法需要基于以前的模式建立训练规则。非监督式学习方法可以检测更广泛的问题。但是，如果数据的行为规范没有很好的建立或被机器理解，可能会导致较高的误报率。

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~~--[[用户:WildBoar|WildBoar]]（[[用户讨论:WildBoar|讨论]]）可能会导致较高的误报率~~

数据本身存在固有的问题，包括完整性(或缺失性)和持续的改变。数据可能包含'''“由于收集或处理不当，以及试图欺骗或隐瞒其行为而造成的遗漏和委托错误”。''' <ref name="Link Analysis Workbench"/> Sparrow<ref>“Sparrow<ref>Sparrow M.K. 1991. Network Vulnerabilities and Strategic Intelligence in Law Enforcement’, [[International Journal of Intelligence and Counterintelligence]] Vol. 5 #3.</ref> 强调了数据分析中三个主要的问题，不完整性(数据或链路缺失的必然性)、模糊边界(边界确定的主观性)和动态变化(数据的持续变化性)。<ref name=Krebs/>

第88行：第87行： −

==~~Proposed solutions~~==

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==拟议解决方案==

有四类拟议的链路分析解决方案:<ref>Schroeder et al., Automated Criminal Link Analysis Based on Domain Knowledge, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58:6 (842), 2007.</ref>

# 基于启发式的

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===犯罪网探险家===

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J.J.Xu和H.~~Chen 提出了一个自动化网络分析和可视化的框架，叫做~~ CrimeNet Explorer。<ref name=Xu>Xu, J.J. & Chen, H., CrimeNet Explorer: A Framework for Criminal Network Knowledge Discovery, ACM Transactions on Information Systems, 23(2), April 2005, pp. 201-226.</ref> 这一框架包括以下内容:

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J.J.Xu和H.Chen提出了一个自动化网络分析和可视化的框架，叫做 CrimeNet Explorer。<ref name=Xu>Xu, J.J. & Chen, H., CrimeNet Explorer: A Framework for Criminal Network Knowledge Discovery, ACM Transactions on Information Systems, 23(2), April 2005, pp. 201-226.</ref> 这一框架包括以下内容:

* 通过概念空间方法创建网络，该方法使用“共现网络”来衡量两个单词或短语在同一文档中出现的频率。两个单词或短语在一起出现的频率越高，它们关联的可能性就越大。<ref name=Xu/>

* 网络分区通过“根据关系强度的分层聚类，将网络划分为子组”而实现。<ref name=Xu/>

唐糖糖

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