余 奇

（国防科学技术大学理学院，长沙410073）

·微机软件·

改进PageRank算法在犯罪网络分析中的应用

余 奇

（国防科学技术大学理学院，长沙410073）

通过对已知部分嫌疑人的犯罪网络模型进行研究，较好解决了如何寻找潜在犯罪危险的问题。在网页排名算法PageRank的基础上，结合SNA（社会网络分析）方法，改进了PageRank算法迭代过程，有效评价了与嫌疑人沟通人员的犯罪可能性大小，为解决此类社会网络分析问题提出了一个新的思路。

PageRank算法；社会网络分析（SNA）；犯罪网络分析

1 引 言

Social Network Analysis（SNA）——社会网络分析，是研究社会网络关系的一个重要方法。在现今的大数据时代，尤其是与个人相关的电话、网络通讯信息量持续膨胀，SNA面临更大的挑战，如何在海量数据中获得有用的信息变得越来越困难。

传统的SNA方法不能考虑由于网络节点身份的特殊性带来的对于所关心问题的影响。比如，如何对已知的一名犯罪嫌疑人的社交网络进行分析找出潜在的同伙。解决问题的思路就是结合传统的SNA方法与排名算法PageRank，在已知部分嫌疑人的基础上评价与其沟通人员的犯罪可能性大小。

2 网页级别（PageRank）算法

PageRank（网页级别），这是一个经典算法，它是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用来标识网页等级或重要性的一种方法，也是Google用来衡量一个网站好坏的重要标准之一。

它的基本思想就是：如果网页T存在一个指向网页A的链接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）／C（T），其中PR（T）为T的PageRank值，C（T）为T的出链数，则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。……