简介:构建和分析嫌疑人的社交网络结构有助于深入研究嫌疑人信息传播的规律,从而获取更多嫌疑人作案线索。现有的社交网络的相关度设计多忽略数据属性,本文将数据属性引入相关度中,并改进相关度数量值计算模型,提出了一种适用于手机实联系数据,通过数据属性与数据数量二维度相结合来描述手机拥有人与手机中存在的联系人间的相关程度的模型,我们将其定义为二维相关度模型。最后结合数据可视化技术分析嫌疑人社交网络。研究表明此方法能够有效的反映嫌疑人与联系人之间的相关程度,形象直观地呈现社交网络图,并能更有效的挖掘嫌疑人社交网络的隐含信息,更有利于工作人员后期工作的展开。该研究为分析嫌疑人社交网络提供了新思路,具有一定的现实意义。
简介:目的基于对糜烂性毒剂芥子气(HD)中毒后尿液样本的溯源性分析需求,建立芥子气染毒尿样的样品前处理方法,以及气相色谱-三重四极杆串联质谱检测硫二甘醇亚砜(TDGO)的高灵敏度和专属性检测方法。方法依次采用盐酸酸化、阳离子交换固相萃取、七氟丁酰咪唑(HFBI)衍生方法处理尿样,气质联用分析采用DB-17MS弹性石英毛细管柱(30m×0.25mm×0.25μm),柱温程序为50℃(2min),20℃/min,280℃(5min),采用选择反应监测(SRM)模式扫描,以离子对m/z531→241、m/z317→241进行定性检验。结果经过对前处理方法和分析条件的优化,TDG0检测限(LOD)低于1.0ng/mL。结论本方法灵敏、高效,解决了目前芥子气染毒检材中痕量硫二甘醇亚砜难以检验的技术难题,应用于禁止化学武器组织(OPCW)举办的首次生物医学考试中,成功对未知尿样中硫二甘醇亚砜进行了检验。