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2024年第11期入选论文

doi:10.3969/j.issn.1671-1122.2024.11.006

基于改进加权LeaderRank的目标人员

重要度排序算法

夏玲玲1-2，马卓1-2，郭向民1-2，倪雪莉1.2

（1.江苏警官学院计算机信息与网络安全系，南京210031；2.江苏省电子数据取证分析工程研究中心，南京210031）

摘要：针对当前人工分析复杂人际关系数据时面临的挑战，尤其是对重要个体

关联人员重要性评估时存在准确率不足、效率低及成本高等问题，文章综合考量该类

人员行为特征和活动规律，基于重点人员的话单数据和加权LeaderRank算法，对通话

时长、通话次数、夜间通话频次和联系人中重点人员数量等多因素进行权重分配，提

出一种改进的加权LeaderRank算法，并对重点人员的通联关系人重要程度进行排序，

筛选出与重要个体具有类似行为模式和活动特性的目标人员。实验结果表明，改进加

权LeaderRank算法与经典的影响力节点发现算法如节点度中心性算法、接近中心性算

法和介数中心性算法相比，对于通联关系中具有类似行为特征的目标人员的分值更高，

能够有效识别通联关系中潜在的、不易察觉的目标人员。

关键词：LeaderRank；复杂网络分析；节点重要度排序；关联挖掘

中图分类号：TP309文献标志码：A文章编号：1671-1122（2024）11-1665-10

中文引用格式：夏玲玲，马卓，郭向民，等，基于改进加权LeaderRank的目标人员重要度排序算法[].

信息网络安全，2024，24（11）：1665-1674.

英文引用格式:XIALingling,MAZhuo,GUOXiangmin,etal.TargetPersonnelImportanceRankingAlgorithm

BasedonImprovedWeightedLeaderRank[J.NetinfoSecurity,2024,24(11):1665-1674.

TargetPersonnelImportanceRankingAlgorithmBasedon

ImprovedWeightedLeaderRank

XIALinglingl2,MAZhuol-2,GUOXiangmin-2,NIXuelil,2

(1.DepartmentofComputerInformationandCyberSecurity,JiangsuPoliceInstitute,Nanjing210031,China;

2.JiangsuElectronicDataForensicsandAnalysisEngineeringResearchCenter,Nanjing210031,China)

Abstract:Atpresent,themanualanalysisofcomplexinterpersonalrelationshipdatais

facedwithchallenges,especiallytheproblemsofinsufficientaccuracy,lowefficiencyandhigh

costfortheimportanceassessmentofimportantindividuals.Tosolvethisproblem,thispaper

compre