本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，特別涉及一種建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人物關(guān)系模型在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中廣泛應(yīng)用，比如人人網(wǎng)、facebook等社交網(wǎng)絡(luò)，能夠通過圖(包括點(diǎn)與邊)的方式直觀形象表達(dá)人與人之間的好友關(guān)系。但是現(xiàn)有技術(shù)建立人物關(guān)系模型的方法不能直接應(yīng)用于案件偵查犯罪領(lǐng)域?qū)Ψ缸锵右扇说娜穗H關(guān)系模型的建立，主要包括以下問題：

(1)數(shù)據(jù)來源不同，人人網(wǎng)等社交工具的數(shù)據(jù)是來自用戶的主動(dòng)上傳，而犯罪嫌疑人的相關(guān)則需要偵查人員去獲取。

(2)關(guān)系網(wǎng)復(fù)雜度不同，社交數(shù)據(jù)來源很多，時(shí)間跨度大，會(huì)導(dǎo)致關(guān)系網(wǎng)很龐大，而犯罪嫌疑人的數(shù)據(jù)源有針對(duì)性，一般只需要獲取手機(jī)通訊、IM聊天等一定時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)量不同且人物關(guān)系模型的建立目的不同。

(3)現(xiàn)有技術(shù)建立人物關(guān)系模型的效率較低，難以在很短時(shí)間內(nèi)生成犯罪嫌疑人的人際關(guān)系結(jié)果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法和系統(tǒng)，解決了以上所述的技術(shù)問題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：

依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法，包括以下步驟：

步驟1，定義人際關(guān)系模型的層數(shù)和每個(gè)層次上節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)類型；

步驟2，獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并將所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；

步驟3，根據(jù)所述數(shù)據(jù)文件和每層的節(jié)點(diǎn)類型，確定人際關(guān)系模型每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，并獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性；

步驟4，根據(jù)每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性建立人際關(guān)系模型。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的方法可以對(duì)客戶端數(shù)據(jù)，比如嫌疑人手機(jī)的通話記錄、短信、通訊錄、即時(shí)聊天軟件(QQ、微信、陌陌等)等特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，并生成嫌疑人與其他人的關(guān)系圖，建模方法效率高，同時(shí)生成的人際關(guān)系圖簡(jiǎn)潔直接，方便偵查人員分析破案。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn)。

進(jìn)一步，所述人際關(guān)系模型包括多個(gè)層次，每個(gè)層次包括符合同一節(jié)點(diǎn)類型的至少一個(gè)節(jié)點(diǎn)，相鄰兩層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線相連接；所述人際關(guān)系模型的節(jié)點(diǎn)上顯示有對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，步驟1中，設(shè)定人際關(guān)系模型包括五個(gè)層次，從上往下第一層的節(jié)點(diǎn)類型為案件節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為案件信息；第二層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人信息；第三層的節(jié)點(diǎn)類型為客戶端節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人使用的客戶端信息；第四層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人在客戶端上使用的每個(gè)賬號(hào)的賬號(hào)信息；第五層的節(jié)點(diǎn)類型為聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為與嫌疑人賬號(hào)存在互動(dòng)關(guān)系的聯(lián)系人的賬號(hào)信息。

進(jìn)一步，嫌疑人使用的賬號(hào)包括即時(shí)通訊賬號(hào)、微博賬號(hào)、郵件賬號(hào)、藍(lán)牙賬號(hào)和手機(jī)號(hào)碼的至少一種。

進(jìn)一步，步驟2中，通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備寫入案件信息和嫌疑人信息后，將所述案件信息、嫌疑人信息和所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；所述客戶端數(shù)據(jù)包括即時(shí)通訊數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、藍(lán)牙數(shù)據(jù)、短信數(shù)據(jù)、通話記錄數(shù)據(jù)和通訊錄數(shù)據(jù)中的至少一種。

進(jìn)一步，所述第四層和第五層中存在互動(dòng)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)為相關(guān)節(jié)點(diǎn)，通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線連接第四層和第五層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)，所述關(guān)系屬性包括互動(dòng)方式、聯(lián)系人姓名和采用所述互動(dòng)方式的互動(dòng)次數(shù)中的至少一種。

進(jìn)一步，還包括步驟5，具體為：分別獲取每個(gè)聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，并在所述人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：本進(jìn)一步技術(shù)方案中，通過獲取聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，并在人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度，可以方便破案人員獲知聯(lián)系人和嫌疑人的關(guān)系密切程度，從而進(jìn)一步提高破案效率。

進(jìn)一步，還包括步驟6，具體為：設(shè)置查詢條件，根據(jù)查詢條件顯示所述人際關(guān)系模型的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：本進(jìn)一步技術(shù)方案中，通過設(shè)置查詢條件，可以對(duì)用戶想獲取的信息進(jìn)行篩選，比如只顯示嫌疑人與聯(lián)系人的通訊記錄、qq關(guān)系，甚至只展示案件、嫌疑人節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，這樣使得關(guān)系圖簡(jiǎn)潔易看，更加方便用戶獲取所需要的訊息。

為了解決本發(fā)明的技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種建立嫌疑人人際關(guān)系模型的系統(tǒng)，包括設(shè)定模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和模型建立模塊，

所述設(shè)定模塊用于定義人際關(guān)系模型的層數(shù)和每個(gè)層次上節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)類型；

所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并將所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；

所述數(shù)據(jù)分析模塊用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)文件和每層的節(jié)點(diǎn)類型，確定人際關(guān)系模型每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，并獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性；

所述模型建立模塊用于根據(jù)每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性建立人際關(guān)系模型。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的系統(tǒng)可以對(duì)客戶端數(shù)據(jù)，比如嫌疑人手機(jī)的通話記錄、短信、通訊錄、即時(shí)聊天軟件(QQ、微信、陌陌等)等特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，并生成嫌疑人與其他人的關(guān)系圖，建模方法效率高，同時(shí)生成的人際關(guān)系圖簡(jiǎn)潔直接，方便偵查人員分析破案。

進(jìn)一步，還包括獲取模塊、顯示模塊和查詢模塊，所述獲取模塊用于分別獲取每個(gè)聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度；所述顯示模塊用于在所述人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度；所述查詢模塊用于設(shè)置查詢條件，根據(jù)查詢條件顯示所述人際關(guān)系模型的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：本進(jìn)一步技術(shù)方案中，通過顯示模塊在人際關(guān)系模型中顯示獲取的聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，可以方便破案人員獲知聯(lián)系人和嫌疑人的關(guān)系密切程度，從而進(jìn)一步提高破案效率。通過設(shè)置查詢模塊，可以對(duì)用戶想獲取的信息進(jìn)行篩選，比如只顯示嫌疑人與聯(lián)系人的通訊記錄、qq關(guān)系，甚至只展示案件、嫌疑人節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，這樣使得關(guān)系圖簡(jiǎn)潔易看，更加方便用戶獲取所需要的訊息。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法流程示意圖；

圖2為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例建立的嫌疑人人際關(guān)系模型圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例建立嫌疑人人際關(guān)系模型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明另一實(shí)施例建立嫌疑人人際關(guān)系模型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法流程示意圖，如圖1所示，方法包括以下步驟：

步驟1，定義人際關(guān)系模型的層數(shù)和每個(gè)層次上節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)類型；

步驟2，獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并將所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；

步驟3，根據(jù)所述數(shù)據(jù)文件和每層的節(jié)點(diǎn)類型，確定人際關(guān)系模型每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，并獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性；

步驟4，根據(jù)每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性建立人際關(guān)系模型。本實(shí)施例的方法可以對(duì)客戶端數(shù)據(jù)，比如嫌疑人手機(jī)的通話記錄、短信、通訊錄、即時(shí)聊天軟件(QQ、微信、陌陌等)等特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，并生成嫌疑人與其他人的關(guān)系圖，建模方法效率高，同時(shí)生成的人際關(guān)系圖簡(jiǎn)潔直接，方便偵查人員分析破案。

具體的實(shí)施例中，所述人際關(guān)系模型由節(jié)點(diǎn)、關(guān)系線和關(guān)系屬性組成的有向圖，比如在優(yōu)選實(shí)施例中，所述人際關(guān)系模型包括多個(gè)層次，每個(gè)層次包括符合同一節(jié)點(diǎn)類型的至少一個(gè)節(jié)點(diǎn)，相鄰兩層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線相連接；所述人際關(guān)系模型的節(jié)點(diǎn)上顯示有對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，人際關(guān)系模型包括五個(gè)層次，從上往下第一層的節(jié)點(diǎn)類型為案件節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為案件信息，包括案件名稱和/或按鍵編號(hào)；第二層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人信息，嫌疑人信息包括身份證號(hào)碼和嫌疑人姓名；第三層的節(jié)點(diǎn)類型為客戶端節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人使用的客戶端信息，客戶端信息包括手機(jī)號(hào)碼、手機(jī)編碼或者其他的客戶端編碼；第四層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人在客戶端上使用的每個(gè)賬號(hào)的賬號(hào)信息，包括即時(shí)通訊賬號(hào)、微博賬號(hào)、郵件賬號(hào)、藍(lán)牙賬號(hào)和手機(jī)號(hào)碼等等；第五層的節(jié)點(diǎn)類型為聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為與嫌疑人賬號(hào)存在互動(dòng)關(guān)系的聯(lián)系人的賬號(hào)信息。按照以上設(shè)置，就可以形成包括案件信息、嫌疑人信息、客戶端信息、嫌疑人賬號(hào)和聯(lián)系人賬號(hào)的人際關(guān)系模型。

優(yōu)選的實(shí)施例中，通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備寫入案件信息和嫌疑人信息后，將所述案件信息、嫌疑人信息和所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；所述客戶端數(shù)據(jù)包括即時(shí)通訊數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、藍(lán)牙數(shù)據(jù)、短信數(shù)據(jù)、通話記錄數(shù)據(jù)和通訊錄數(shù)據(jù)中的至少一種。然后從所述數(shù)據(jù)文件即可確定節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性。比如在一個(gè)實(shí)施例中，第一層的節(jié)點(diǎn)類型為案件節(jié)點(diǎn)，第二層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，第三層的節(jié)點(diǎn)類型為客戶端節(jié)點(diǎn)，第四層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，相鄰層的關(guān)系屬性均為“OWN”關(guān)系。在優(yōu)選實(shí)施例中，第五層節(jié)點(diǎn)類型為聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，第四層和第五層中存在互動(dòng)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)為相關(guān)節(jié)點(diǎn)，通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線連接第四層和第五層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)，所述關(guān)系屬性包括互動(dòng)方式、聯(lián)系人姓名和采用所述互動(dòng)方式的互動(dòng)次數(shù)中的至少一種。比如第四層包含一個(gè)QQ賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，該QQ賬號(hào)存在一個(gè)聯(lián)系賬號(hào)Q1，且與Q1賬號(hào)聯(lián)系了1次，因此關(guān)系屬性可以表示為“QQ：1，Q1”，表示采用QQ這種互動(dòng)方式，和賬號(hào)為“Q1”的聯(lián)系人聯(lián)系了1次。

在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，所述建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法還包括步驟5，具體為：分別獲取每個(gè)聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，并在所述人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度。通過獲取聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，并在人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度，可以方便破案人員獲知聯(lián)系人和嫌疑人的關(guān)系密切程度，從而進(jìn)一步提高破案效率。在具體的實(shí)施例中，所述聯(lián)系緊密度可以通過聯(lián)系人通過各種互動(dòng)方式與嫌疑人進(jìn)行互動(dòng)的總次數(shù)、聯(lián)系人和嫌疑人的共同好友數(shù)量或者聯(lián)系人和嫌疑人經(jīng)過的好友路徑數(shù)量來表示。例如在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，如果A和B有過直接聯(lián)系，比如通話、qq聊天等，則A和B是0度關(guān)系；如果A和B中間經(jīng)過了一個(gè)人間接聯(lián)系起來，比如有共同的qq好友C，則A和B是1度關(guān)系；如果A和B中間經(jīng)過了兩個(gè)人間接聯(lián)系起來，比如A有qq好友A1，A1有qq好友A2，A2有qq好友B，則A和B是2度關(guān)系。度數(shù)越高，說明關(guān)系越疏遠(yuǎn)，一次類推可以得到3度關(guān)系、4度關(guān)系，基于性能和實(shí)用性考慮，本實(shí)施例模型只計(jì)算到2度關(guān)系為止。

在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，所述建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法還包括步驟6，具體為：設(shè)置查詢條件，根據(jù)查詢條件顯示所述人際關(guān)系模型的部分?jǐn)?shù)據(jù)。該優(yōu)選實(shí)施例通過設(shè)置查詢條件，可以對(duì)用戶想獲取的信息進(jìn)行篩選，比如只顯示嫌疑人與聯(lián)系人的通訊記錄、qq關(guān)系，甚至只展示案件、嫌疑人節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，這樣使得關(guān)系圖簡(jiǎn)潔易看，更加方便用戶獲取所需要的訊息。

以下通過一個(gè)具體實(shí)施例對(duì)上述過程進(jìn)行詳細(xì)描述。該實(shí)施例中，獲取嫌疑人張三的一部手機(jī)，張三身份證為“42xxx6214”，關(guān)聯(lián)案件為“xxx搶劫案”，設(shè)定人際關(guān)系模型包括五個(gè)層次，從上往下第一層的節(jié)點(diǎn)類型為案件節(jié)點(diǎn)，第二層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人節(jié)點(diǎn)，第三層的節(jié)點(diǎn)類型為客戶端節(jié)點(diǎn)，第四層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，第五層的節(jié)點(diǎn)類型為聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，具體方法包括以下步驟：

(1)使用手機(jī)采集設(shè)備，讀取張三的手機(jī)數(shù)據(jù)，并寫入案件信息和嫌疑人信息后，將所述案件信息、嫌疑人信息和手機(jī)數(shù)據(jù)保存為文本文件。

(2)從文本文件提取案件、嫌疑人、本機(jī)賬號(hào)、聯(lián)系人賬號(hào)、聯(lián)系次數(shù)等信息，將提取的信息導(dǎo)入neo4j圖數(shù)據(jù)庫中，生成每個(gè)層次的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性，然后建立人際關(guān)系模型。

(3)在neo4j中，根據(jù)從屬關(guān)系等數(shù)據(jù)建立嫌疑人和聯(lián)系人的聯(lián)系緊密度，并把聯(lián)系緊密度在人際關(guān)系模型中顯示。

(4)在neo4j的web界面，對(duì)嫌疑人、手機(jī)號(hào)碼等信息進(jìn)行查詢。

具體的，采集到張三的手機(jī)數(shù)據(jù)如下表1所示，

表1張三的手機(jī)數(shù)據(jù)

生成節(jié)點(diǎn)包括以下步驟：

(1)先生成案件節(jié)點(diǎn)、嫌疑人節(jié)點(diǎn)、客戶端節(jié)點(diǎn)和嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，他們之間的從屬關(guān)系都是OWN；

(2)生成聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，掛在嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)下面。表1中有7個(gè)聯(lián)系人，會(huì)對(duì)應(yīng)7個(gè)聯(lián)系人節(jié)點(diǎn)，下面的圖示中由于篇幅關(guān)系，只畫出了3個(gè)聯(lián)系人節(jié)點(diǎn)(小二、李四、Q1)，其他4個(gè)未畫出來，具體建立的人際關(guān)系模型圖如圖2所示。圖2中，“Cl：5，小二”，表示嫌疑人與小二采用電話通話的方式聯(lián)系了5次，其中“CL”表示手機(jī)通話；“SMS：2，小二”表示嫌疑人與小二采用短信的方法聯(lián)系了2次，“SMS”表示短信；“PB：1，小四”，表示小四在嫌疑人的通訊錄上，“PB”表示通訊錄；“QQ：4，Q1”表示嫌疑人QQ號(hào)為254783的賬號(hào)與Q1聯(lián)系了四次。

以上通過圖1和圖2對(duì)本發(fā)明建立嫌疑人人際關(guān)系模型的方法進(jìn)行了詳細(xì)描述，以下通過圖3對(duì)本發(fā)明建立嫌疑人人際關(guān)系模型的系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)藐視。圖3為本發(fā)明實(shí)施例建立嫌疑人人際關(guān)系模型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示，包括設(shè)定模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和模型建立模塊，

所述設(shè)定模塊用于定義人際關(guān)系模型的層數(shù)和每個(gè)層次上節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)類型；

所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并將所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；

所述數(shù)據(jù)分析模塊用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)文件和每層的節(jié)點(diǎn)類型，確定人際關(guān)系模型每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，并獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及相鄰兩層上相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性；

所述模型建立模塊用于根據(jù)每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和相關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系屬性建立人際關(guān)系模型。本實(shí)施例可以對(duì)客戶端數(shù)據(jù)，比如嫌疑人手機(jī)的通話記錄、短信、通訊錄、即時(shí)聊天軟件(QQ、微信、陌陌等)等特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，并生成嫌疑人與其他人的關(guān)系圖，建模方法效率高，同時(shí)生成的人際關(guān)系圖簡(jiǎn)潔直接，方便偵查人員分析破案。

在優(yōu)選實(shí)施例中，所述人際關(guān)系模型包括多個(gè)層次，每個(gè)層次包括符合同一節(jié)點(diǎn)類型的至少一個(gè)節(jié)點(diǎn)，相鄰兩層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線相連接；所述人際關(guān)系模型的節(jié)點(diǎn)上顯示有對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。所述人際關(guān)系模型包括五個(gè)層次，從上往下第一層的節(jié)點(diǎn)類型為案件節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為案件信息；第二層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人信息；第三層的節(jié)點(diǎn)類型為客戶端節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人使用的客戶端信息；第四層的節(jié)點(diǎn)類型為嫌疑人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為嫌疑人在客戶端上使用的每個(gè)賬號(hào)的賬號(hào)信息，比如即時(shí)通訊賬號(hào)、微博賬號(hào)、郵件賬號(hào)、藍(lán)牙賬號(hào)和手機(jī)號(hào)碼的至少一種；第五層的節(jié)點(diǎn)類型為聯(lián)系人賬號(hào)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為與嫌疑人賬號(hào)存在互動(dòng)關(guān)系的聯(lián)系人的賬號(hào)信息。所述第四層和第五層中存在互動(dòng)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)為相關(guān)節(jié)點(diǎn)，通過帶有關(guān)系屬性的關(guān)系線連接第四層和第五層的相關(guān)節(jié)點(diǎn)，所述關(guān)系屬性包括互動(dòng)方式、聯(lián)系人姓名和采用所述互動(dòng)方式的互動(dòng)次數(shù)中的至少一種。

具體的，在優(yōu)選實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)采集模塊具體用于通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取嫌疑人的客戶端數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備寫入案件信息和嫌疑人信息后，將所述案件信息、嫌疑人信息和所述客戶端數(shù)據(jù)保存為預(yù)設(shè)格式的數(shù)據(jù)文件；所述客戶端數(shù)據(jù)包括即時(shí)通訊數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、藍(lán)牙數(shù)據(jù)、短信數(shù)據(jù)、通話記錄數(shù)據(jù)和通訊錄數(shù)據(jù)中的至少一種。

在另一優(yōu)選實(shí)施例中，還包括獲取模塊、顯示模塊和查詢模塊，如圖4所示，所述獲取模塊用于分別獲取每個(gè)聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度；所述顯示模塊用于在所述人際關(guān)系模型中顯示所述聯(lián)系緊密度；所述查詢模塊用于設(shè)置查詢條件，根據(jù)查詢條件顯示所述人際關(guān)系模型的部分?jǐn)?shù)據(jù)。通過顯示模塊在人際關(guān)系模型中顯示獲取的聯(lián)系人和嫌疑人的聯(lián)系緊密度，可以方便破案人員獲知聯(lián)系人和嫌疑人的關(guān)系密切程度，從而進(jìn)一步提高破案效率。通過設(shè)置查詢模塊，可以對(duì)用戶想獲取的信息進(jìn)行篩選，比如只顯示嫌疑人與聯(lián)系人的通訊記錄、qq關(guān)系，甚至只展示案件、嫌疑人節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，這樣使得關(guān)系圖簡(jiǎn)潔易看，更加方便用戶獲取所需要的訊息。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個(gè)該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個(gè)”的含義是至少兩個(gè)，例如兩個(gè)，三個(gè)等，除非另有明確具體的限定。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說明書中，對(duì)上述術(shù)語的示意性表述不必須針對(duì)的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實(shí)施例或示例以及不同實(shí)施例或示例的特征進(jìn)行結(jié)合和組合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型，這些變化、修改、替換和變型都落入要求保護(hù)的本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。