Extraction d'un réseau social criminel par transformation d'un graphe d'enquête multivarié - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Extraction d'un réseau social criminel par transformation d'un graphe d'enquête multivarié

Résumé

Analysis of social networks constituted by criminal organizations can capitalize on knowl- edge about their structures to facilitate the detection of their key actors. However, investigative acts establish links of different natures (e.g., geolocation, ownership) between different types of entities (e.g., people, places, vehicles). Thus arises the challenge of extracting the social network from the multivariate investigation graph by considering all available information. It is then be possible to perform structural analyses based on centrality measures, supporting the identification of key actors in the network. This paper proposes a method for extracting a social network from such a multivariate graph, the variables attached to the nodes and edges of the multivariate graph being taken into account to quantify the likelihood of the links induced in the social network.
L'analyse des réseaux sociaux que constituent les organisations criminelles permet de capitaliser des connaissances sur leurs structures pour faciliter la détection de leurs acteurs essentiels. Cependant, les actes d'enquêtes établissent des liens de différentes natures (par ex. géolocalisation, propriété) entre différents types d'entités (par ex. personnes, lieux, véhicules). Ainsi se pose le défi d'extraire du graphe d'enquête multivarié un réseau social en considérant l'ensemble des informations à disposition. Il sera alors possible d'effectuer des analyses structurelles basées sur les mesures de centralité, appuyant l'identification des acteurs clés du réseau. Cet article propose une méthode d'extraction d'un réseau social à partir d'un tel graphe multivarié, les variables attachées aux sommets et arêtes du graphe multivarié étant prises en compte pour quantifier la vraisemblance des liens induits dans le réseau social.
Fichier principal
Vignette du fichier
1002818.pdf (1.05 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03929950 , version 1 (09-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03929950 , version 1

Citer

Bruno Pinaud, Maud Bénichou, Guy Melançon. Extraction d'un réseau social criminel par transformation d'un graphe d'enquête multivarié. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) 2023, Jan 2023, Lyon, France. pp.151-162. ⟨hal-03929950⟩
32 Consultations
54 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More