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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119670719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410846429.6，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法及系统是由汪胡青;马鑫雅;孙知信;赵学健;孙哲;宫婧;曹亚东;胡冰;徐玉华设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法及系统，涉及信息文本分析技术领域，包括收集网络违法交易嫌疑人相关情报信息进行文本预处理，制成数据集；基于所述数据集，计算数据集中词语与标记词汇的关联程度，获取交易双方交流过程的隐语；基于获取的隐语，进行语义相似度计算判断潜在嫌疑人，并根据交流活跃程度判断是否为潜在核心人员，确定人物关系网络。本发明能够有效识别出交易过程中使用的隐语，不仅能够克服违法交易使用隐语造成的识别困难，显著提高了执法部门发现和打击网络违法交易的效率和准确性。根据不同类型的违法交易进行调整和优化，对维护网络空间秩序、打击网络犯罪、保护公众利益具有重要的现实意义。

本发明授权一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关联规则的网络违法交易关系预测方法，其特征在于：包括， 收集网络违法交易嫌疑人相关情报信息进行文本预处理，制成数据集； 基于所述数据集，计算数据集中词语与标记词汇的关联程度，获取交易双方交流过程的隐语； 基于获取的隐语，进行语义相似度计算判断潜在嫌疑人，并根据交流活跃程度判断是否为潜在核心人员，确定人物关系网络； 预处理包括： 数据清洗：包括去除停用词、进行中文分词； 特征提取：针对当前违法交易领域准备相关的词典，保留和提取特殊词汇、专有名词； 将嫌疑人与联系人的聊天记录根据交流时间进行分开统计，将相差间隔不超过一定限度的通信记录视为一次交流，统计每次交流中出现的相关词汇及其词频； 将每个联系人的交流信息划分为一个单独的数据组，包含词汇ci、词频fi、交流频次tm、平均时间间隔xm； 针对嫌疑人的词汇语录，结合违法交易领域词典，构建另一个数据组，其中包括词汇ai、词频fi'； 将得到的多个数据组gk和数据组gk'分别构建数据集G和G'； 基于所述数据集G获取交流过程的隐语，是利用apriori算法对数据集G中的词汇与嫌疑人词汇集合G'中的词汇进行关联程度的计算，根据计算结果发掘出隐语，更新整理出新的违法词汇词典；隐语通过提升度进行判定，公式表示为： 支持度 置信度 提升度 根据提升度的不同对挖掘出的隐语进行评分，综合词频、支持度，置信度计算结果数值分布情况，结合实际应用经验选取合适的极小值θ； 若隐语词汇的评分wi≤θ，则将评分低于阈值的词汇删除，并针对人员所属的数据子集gk进行更新为gi＝{c1,f1,w1...ci,fi,wi...cj,fj,wj，tm,xm}， 更新g'k为：g'k＝{a1,f'1,w1...ai,f'i,wi...aj,fj',wj，t'm,xm}； 基于所述隐语进行相似度判断，对数据进行归一化处理，使用作为其中一个矢量分量，为对应词汇于所有用户数据g中的f的平均值；则内容相似度的计算表示为： 其中，f表示所有词汇c的词频f，g包括g'k和gk； 基于内容相似度的计算，获得相似度矩阵，表示为： 根据相似度矩阵中的数值取值情况，选择最大类间方差法、自适应阈值法直方图分析法，选取计算合适的标准最小阈值λ，以及最大阈值μ，若存在： 则存在gj'与gk'话题的主题不同，否则，判定两者话题相同； 进而将对应数据划分为三部分，包括：与违法交易相关话题、与违法交易无关话题、无法确定主题话题； 若存在gi以及g'i同属某一类别，则判定嫌疑人与对话对象进行了有关该违法交易的对话行为； 根据上一步得出的si,j进一步计算两者进行违法交易的活跃程度pi，表示为： 根据嫌疑人与其联系人的交易活跃度pi以及是否存在下级购买者因素来判断是否是中间商，设定活跃度评判标准为β，表示为： 若si,jλ，piβ，则判定具有较高的话题活跃度，可能为中间商； 若si,jλ，pi≤β，则判定话题相关度较高，但活跃度交底，可能为末端购买者； 若si,j≥λ，piβ，则判定话题相关度低，但活跃度较高，可能为嫌疑人亲友。

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