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本课题的研究旨在根据各类网站的用户注册信息、发帖信息、预订信息、用户登录信息、交易信息、HTTP POST数据等海量数据，建立网站、网页、用户、管理员、产品/服务、银行卡、IP地址、贴子等之间的关联数据（Linked Data）语义网，进行用户身份同一性(SameAs)分析与归并，并对关联数据进行可视化展示，以帮助识别出犯罪嫌疑人，进而反推得到访问的网站和交易信息，发现更多的违法行为和违法犯罪网站。上述研究成果最终将以原型系统的方式呈现，并应用于实际数据，用以验证该成果的可行性。
本课题的研究内容主要包括：
1. 基于本体的互联网用户行为的关联数据模型
2. 互联网用户行为关联数据的自动构建技术和方法
3. 互联网用户身份同一性(SameAs)分析与认定技术
4. 互联网用户行为关联数据可视化分析技术
5. 原型系统的设计与实现
–以上研究得到信息网络安全公安部重点实验室开放课题资助 2014年～2015年
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