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《武汉邮电科学研究院》 2019年
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基于话单数据的多维向量推荐模型

韩文轻  
【摘要】:在现阶段的案件侦查中,话单分析发挥着越来越重要的作用。话单数据中包含大量的隐藏信息,通过挖掘这些隐藏信息,可以为案件侦查提供有效的线索。由于话单数据在案件侦查中的重要性,关于话单数据分析的方法也是层出不穷。目前关于话单分析的研究大多停留在基于社交网络分析的阶段,基于社交网络分析话单数据虽然也能达到一定的分析效果,但是随着大数据时代的到来,分析的效果越来越不理想。而机器学习这几年在数据分析工作中大放异彩,为很多经典问题提供了一种新的解决思路。基于以上分析,本文提出的基于话单数据的多维向量推荐模型,综合考虑了基于社交网络分析的多种方法,从话单数据中的多个因素衡量话单中人员的重要性。首先,本文对话单数据进行处理,通过对影响对象重要性指标进行特征设计,将话单数据中的每一个对象用向量表示。其次,将上述向量作为输入,充分考虑每一个因素对对象的影响程度,构建数学模型描述对象的影响力。最后,用真实的话单数据对对象的影响力模型进行验证,通过验证不断修改模型,直到模型效果达到最佳。本文以某地某次活动案例的数据集进行实验验证,通过对已知重点人的话单数据进行对象影响力模型的验证。实验采用空白对照进行测试,将最终的模型推荐结果与实际案例中的结果进行对比,以此查看推荐结果的准确率。本文提出的多维向量推荐模型,综合考虑了多个因素对人员重要性的影响程度,推荐结果的准确率非常高。相较于传统话单分析方法效率低、成本高等缺点,本文提出的基于话单数据的多维向量推荐模型,在保证传统推荐方法的准确率的同时提高了工作效率、降低了成本。
【学位授予单位】:武汉邮电科学研究院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:D631.2;TP181

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