[发明专利]一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统，包括侦办系统、日志分析模块、撞线分析工具、案件账单话单图谱转换工具和案件分析算法工具，所述撞线分析工具包括查吸溯源撞线分析模块、案件涉案人员撞线分析模块和抓捕报备撞线分析模块。本发明中，提高集群案件执法质量和研判效率，并减少专案内勤需要构建数据图谱应用，将毒品案件通迅、资金、物流等多种数据融合分析，围绕人、号、车等唯一标识数据串联案件和线索，将过程复杂、数量庞大、关系杂乱的一系列作案过程、犯罪事实、涉案人员、采集证据等内容形成链条，自动生成一案一表、一人一档，实现毒品集群案件的智能化侦办。

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统。

背景技术

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的实体，每条边为实体与实体之间的关系，知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，知识图谱提供了从“关系的角度去分析问题的能力。

当前，全球毒品问题持续泛滥，我国禁毒形势也十分严峻，随着涉毒违法犯罪团伙结构的严密性强、隐蔽性强、活动地域跨度大等特征日益明显，打击管控工作也暴露出信息共享难、深度挖掘难、串并经营难等弊病，且在当前打击毒品犯罪的工作中，更多是依靠人力来梳理进行毒品案件涉案人员、车辆、物品等之间的关联关系，耗费大量人力物力，部分系统分析话单、资金等工具是分开的，且犯罪嫌疑人往往有多个手机号、支付宝、微信、银行卡，这些话单、资金、快递面单等多种离线数据分析的工作量非常大，在毒品案件中犯罪事实多、人员多、证据多，时间和空间跨度大，传统方法通过思维导图等工具手工描绘团伙结构，层层关联表格、文档、视频等各种数据，难以满足复杂案件侦办需要。

基于上述原因，本发明提供一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统，提高集群案件执法质量和研判效率，并减少专案内勤需要构建数据图谱应用，将毒品案件通迅、资金、物流等多种数据融合分析，围绕人、号、车等唯一标识数据串联案件和线索，将过程复杂、数量庞大、关系杂乱的一系列作案过程、犯罪事实、涉案人员、采集证据等内容形成链条，自动生成一案一表、一人一档，实现毒品集群案件的智能化侦办。

发明内容

为了解决上述背景技术中所提到的技术问题，而提出的一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于知识图谱技术的案件侦办模型系统，包括侦办系统、日志分析模块、撞线分析工具、案件账单话单图谱转换工具和案件分析算法工具；

所述侦办系统是对案件通讯、资金、物流多种数据融合分析，并围绕人、号、车的唯一标识数据串联案件和线索，生成一案一表、一人一档，实现集群案件侦办目的；

所述日志分析模块用于统计并分析日志信息；

所述撞线分析工具包括查吸溯源撞线分析模块、案件涉案人员撞线分析模块和抓捕报备撞线分析模块；

所述查吸溯源撞线分析模块是根据系统录入的网络账号、手机号、身份证号进行数据碰撞分析，检索线索数据撞线频次，为是否转立案件进行侦办提供数据支撑；

所述案件涉案人员撞线分析模块是在案件侦办过程中，在犯罪事实录入相关人员或者直接添加案件相关人员后，将录入的人员相关信息与其他案件线索进行自动匹配，检测当前录入的涉案人员是否与其他案件发生碰撞，为集群案件提供依据；

所述抓捕撞线分析模块是当录入抓捕人员后，检测当前报备人员是否具备抓捕条件，即判断该人员是否在某案件的经营期内，若不具备抓捕条件，系统则驳回抓捕请求；

所述案件账单话单图谱转换工具，利用POI工具将不同的数据及格式进行收录、转换和清洗，再利用Flume、Kafka组件将解析和清洗后的数据建立标准的数据存储格式和下载格式；