基于关系网络的PageRank算法在禁毒情报上的应用研究

对当前禁毒情报分析中群聊文本信息应用少的问题,将PageRank算法和关系网络相结合,提出一种ARPR算法。该算法采用TF-IDF方法提取群聊人员的群聊涉毒关键词,并对涉毒关键词在涉毒嫌疑程度排序中的贡献进行度量;然后以层次分析法引导聚合各维度信息计算得到的嫌疑人员权重为权重系数,以好友关系为链接建立关系网络作为PageRank的入度与出度来计算相对应的PageRank权值。ARPR算法利用涉毒情报中无痕入群获取的群聊文本及关系,充分考虑禁毒领域的业务需求,使情报分析人员能够根据涉毒嫌疑度排序选择重点嫌疑人员。该算法突破了传统PageRank算法的局限性,解决了网页权值均分、主题漂移等问题,具有较好的涉毒嫌疑度排序效果,从而为及时发现涉毒人员提供了途径。