诈骗案件笔录要点(诈骗案件询问笔录)

这篇文章是关于写作技巧、热度、预警和欺诈的散文集。

介绍

根据中国互联网络信息中心发布的《第40 次中国互联网络发展状况统计报告》数据，截至2017年6月，中国网民人数已达7.51亿，其中61.6%的网民通过手机在线支付和结算进行网下购物。[1]。随着离线支付等行为越来越普遍，以下在线欺诈案件也频繁发生。尽管不断受到地方当局的攻击，然而，网络欺诈的社会危害性的特点，如复制，集中和扩散[2]使网络欺诈案件容易“起死回生”。随着文本内容分析、大数据、机器学习和深度学习技术的成熟，一些深入的技术监督措施已经在社会上出现，包括从用户行为特征、扫描统计方法和智能分析等方面对[3]所涉及的人进行分析。

本文以中文网页中的网络欺诈新闻文本为数据源，构建了一个分析网络欺诈流行程度的时空模型。可视化技术用于直观显示近年来中国互联网欺诈案件的流行性分析和时空分析趋势。

1内容分析法在网络文本中的应用

传播科学家伯纳德·莱尔森将内容分析定义为“一种客观、系统和定量地描述具有明确特征的传播内容的研究技术”。[2]研究目标主要是趋势分析、现状分析、比较分析和意向分析，结合数学和计算机科学，形成统计、分类和挖掘文本信息的方法，以获取更深层次的技术。

本文主要采用文本内容分析正则表达式和词频统计技术。

(1)正则表达式可用于从文本中提取特定的目标信息内容和数据。原则是使用一串具有特定含义的字符作为常规运算符来表示某个匹配规则。其主要应用方向是网络信息内容抽取。最基本的三个功能是匹配、替换和提取。在本文中，正则表达式主要使用单模匹配法和双模匹配贪婪算法。单模匹配法是从文本中提取相应的模式内容。贪婪算法使用正则表达式形成逻辑结构，实现所有内容的匹配。方法是使用。*？"表示匹配所有以前的内容0或1次。

模式1。*？模式2，

在公式中，模式1代表正则表达式的开始；Pattern2表示正则表达式的结尾；表示联接正则表达式的内容。

(2)词频统计是文本分析的基本步骤。通过关键词统计实现文本主题内容的提取、分类和信息过滤。目前，在词频统计规则的提出、验证和应用方面有大量的参考资料。本文运用词频的基本统计方法，统计关键词[4]的出现次数，并通过分析得出相应的结论。

2数据挖掘方法在分析和聚类中的应用

4.3热分析的空间结果

热分析的空间统计模型匹配并统计了2012年6月至2017年5月中国31个省级行政区和港澳台地区的名称。经过算法处理，得到热分析的空间统计表。热门在线欺诈省份前10名的统计结果从高到低显示在表1中。

4.4时空统计预警模块实验及结果

由于热分析的时空模型剥离了时空相关性，热分析的时间统计表和热分析的空间统计表不能作为时空统计的数据源，因此时空统计预警模块再次对文本进行正则表达式匹配和词频统计。

4.4.1时空统计模块

时空统计模块通过双索引技术获取时空统计表，通过算法处理获取时空相关性特征。从图1可以看出，从2012年底到2014年1月，从2015年3月到2016年1月，中国互联网欺诈呈上升趋势。其中，北京、上海和广东一直是网络诈骗案件的热点。结果如图2所示。

4.4.2警告模块

预警模块基于

网络欺诈是中国的一个热点和重要事件。空间模型在数据深度提取方面仅达到省、直辖市和自治区的水平，在地理深度上仍具有钻井数据的价值和广阔的发展前景。此外，由于没有考虑地理特征、人口文化素质和经济收入等相关因素，因此本文的模型可以以更加多元化的方式构建，其响应结果将更加丰富。

分析论文的参考材料:

本文的结论是，这是一篇关于本科毕业论文分析的范文和学术论文题目参考，相关的分析开放报告，适合撰写硕士学位论文和造假论文。