异构网络联合分析与不确定性

20/24异构网络联合分析与不确定性第一部分异构网络统一建模方法 2第二部分多模态信息融合算法 4第三部分不确定性量化方法 7第四部分异构网络联合推理机制 9第五部分异构网络动态分析 12第六部分不确定性传播与管理 15第七部分知识图谱增强异构网络分析 17第八部分异构网络联合分析在复杂系统中的应用 20

第一部分异构网络统一建模方法关键词关键要点【异构网络联合建模方法】

1.将异构网络统一为单个异构信息图，保留其多样性，如节点类型、边类型和网络结构。

2.利用图神经网络（GNN）等神经网络技术，融合来自不同异构网络的丰富信息，捕获节点和网络之间的复杂交互。

3.引入多模态表示学习，让模型能够处理不同数据源，如文本、图像和时间序列，进一步增强异构网络的联合建模能力。

【一致性正则化】

异构网络统一建模方法

异构网络统一建模方法旨在为不同类型节点和边的异构网络提供一个统一的建模框架。该方法将异构网络表示为一张超图，其中节点对应于异构网络中的不同类型实体，边对应于不同类型实体之间的异构关系。

超图表示

在超图表示中，异构网络被表示为一个加权超图G=(V,E,W)，其中：

*V是一组节点，代表异构网络中不同类型的实体

*E是一组超边，代表不同类型实体之间的异构关系

*W是一组权重，用于量化超边之间的重要性或相似性

节点表示

节点表示将异构网络中的不同类型实体映射到一个统一的特征空间中。常用的节点表示方法包括：

*嵌入技术：将不同类型实体嵌入到低维特征空间中，从而捕获它们的相似性和差异性。

*降维技术：使用诸如主成分分析（PCA）或奇异值分解（SVD）之类的技术将不同类型实体的高维特征投影到低维特征空间中。

*混合表示：结合多个异构特征源来生成统一的节点表示。

边表示

边表示将异构网络中的不同类型关系映射到一个统一的特征空间中。常用的边表示方法包括：

*关系矩阵：创建一个关系矩阵，其中每个元素表示不同类型实体之间关系的强度或相似性。

*异构卷积神经网络（HGNNs）：利用卷积神经网络（CNN）提取异构关系特征，捕获不同类型实体之间的交互模式。

*图形注意机制：使用注意机制分配权重，突出不同关系在网络中重要性的差异。

模型训练

异构网络统一建模方法通常使用深度学习技术进行训练。训练过程涉及以下步骤：

*正则化：使用正则化技术（例如L1或L2正则化）防止过拟合并提高模型鲁棒性。

*优化：使用优化算法（例如梯度下降或Adam）最小化损失函数。

*超参数调整：调整超参数（例如学习率、嵌入维度）以优化模型性能。

评估指标

评估异构网络统一建模方法通常使用以下指标：

*节点分类准确率：衡量模型将不同类型实体正确分类的能力。

*边预测准确率：衡量模型预测不同类型实体之间关系的能力。

*网络嵌入质量：衡量网络嵌入捕获异构网络结构和语义信息的能力。

应用

异构网络统一建模方法在广泛的领域应用，包括：

*社交网络分析：识别不同类型用户之间的关系模式，例如朋友、同事或家庭成员。

*知识图谱推理：链接不同类型实体并推理新知识。

*推荐系统：根据用户和项目之间的异构关系推荐个性化项目。

*药物发现：识别药物和靶标之间的关系，用于药物开发。

*网络安全：检测网络攻击和识别恶意行为者。第二部分多模态信息融合算法关键词关键要点多模态特征提取

1.探索不同模态数据的固有特征，利用自监督学习、对比学习或迁移学习等方法提取高层语义特征。

2.结合注意力机制，赋予不同模态特征不同的权重，突出重要信息，抑制冗余信息。

3.采用降维技术，如主成分分析或奇异值分解，对高维特征进行降维处理，减少冗余和提高计算效率。

多模态特征对齐

1.利用互信息或相关系数等度量指标，评估不同模态特征之间的相关性，并进行特征对齐。

2.采用投影对齐方法，将不同模态的特征投影到一个公共空间，实现特征对齐。

3.结合对抗学习框架，通过生成对抗网络或域适应算法，减小不同模态特征之间的分布差异，实现特征对齐。多模态信息融合算法

多模态信息融合算法是一种处理来自不同模态（例如，视觉、音频、文本）的数据并将其整合为单一综合表示的技术。在异构网络联合分析和不确定性领域，多模态信息融合算法对于有效利用不同来源的信息以获得对复杂系统的更深入理解至关重要。

融合方法

有多种多模态信息融合方法可用于异构网络联合分析：

*早期融合：在早期融合中，来自不同模态的特征直接连接起来并馈送到融合模型。这种方法简单且有效，但在特征空间维度较高时可能效率低下。

*特征级融合：特征级融合涉及将不同模态的特征提取出来，然后在融合模型中进行组合。这种方法允许对特征进行更细粒度的操作，但可能更复杂。

*决策级融合：决策级融合将来自不同模态的独立决策相结合，而不是原始特征。这种方法可以在信息丢失时提供更高的稳健性，但可能限制融合模型对输入特征的建模能力。

*流形学习融合：流形学习融合技术将来自不同模态的数据投影到低维流形上，然后在流形上进行融合。这种方法可以识别不同模态之间的非线性相关关系。

融合模型

用于多模态信息融合的模型包括：

*多元贝叶斯模型：多元贝叶斯模型将来自不同模态的概率分布相结合，以获得联合分布。该模型可以有效地处理不确定性，但也可能计算复杂。

*马尔可夫随机场（MRF）：MRF将不同模态的数据表示为随机变量的集合，并且变量之间的关系由条件概率分布描述。MRF模型可以建模复杂的依赖关系，但可能难以学习。

*神经网络：神经网络可以用于学习来自不同模态的数据之间的非线性关系。神经网络模型具有强大的表示能力，但可能需要大量数据进行训练。

*深度学习模型：深度学习模型是神经网络的一个子集，具有更深的架构，可以识别复杂模式。深度学习模型在多模态信息融合任务中取得了最先进的结果。

评价标准

多模态信息融合算法的性能可以通过以下标准进行评估：

*准确性：融合算法产生的综合表示的准确性，通常使用分类或回归任务来衡量。

*鲁棒性：融合算法对丢失数据、噪声和变化条件的鲁棒性。

*效率：融合算法的时间和空间复杂度。

*可解释性：融合算法输出的解释性，对于理解决策过程至关重要。

应用

多模态信息融合算法在异构网络联合分析和不确定性领域有广泛的应用，包括：

*社交网络分析：融合来自社交媒体、传感器数据和文本数据的社会关系信息，以获得对个人和社区行为的更深入理解。

*网络安全：融合来自入侵检测系统、日志文件和威胁情报的网络安全事件信息，以提高检测和响应的准确性。

*医疗诊断：融合来自医学影像、电子健康记录和基因组数据的医疗信息，以提高疾病诊断和治疗计划的准确性。

*金融分析：融合来自市场数据、新闻文章和社交媒体的金融信息，以预测市场趋势和风险。第三部分不确定性量化方法关键词关键要点【蒙特卡洛方法】

1.通过生成随机样本并计算对应的结果，估计不确定性参数。

2.大量样本有助于提高结果的准确性，但计算成本高。

3.可用于分析复杂模型中的不确定性，如天气预报和金融预测。

【模糊推理】

不确定性量化方法

不确定性量化方法旨在评估和表征异构网络联合分析中固有的不确定性。这些方法可以分为以下几类：

概率方法

*贝叶斯网络：将不确定性建模为条件概率分布，利用贝叶斯定理更新分布以反映新观察结果。

*概率图模型：使用有向或无向图表示变量之间的依赖关系，并使用概率分布来量化不确定性。

模糊方法

*模糊逻辑：使用模糊集和模糊推理来处理不确定性和模糊信息。

*证据理论：利用证据理论来组合来自不同来源的不确定信息，并计算联合信念。

证据理论

证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一个数学框架，用于处理不确定信息。它的主要特点包括：

*基本概率赋值：将证据分配给一组称为框架的命题。

*置信度函数：定义每个命题的置信度，范围从0到1。

*冲突证据：允许分配证据给完全不一致的命题。

蒙特卡洛方法

*蒙特卡洛模拟：通过随机抽样来近似复杂问题的分布。

*马尔可夫链蒙特卡洛：一种蒙特卡洛方法，通过马尔可夫链在概率分布上产生样本。

其他方法

*敏感性分析：评估模型输出对输入变化的敏感性。

*鲁棒性分析：评估模型在不同不确定性场景下的鲁棒性。

*模糊神经网络：利用模糊逻辑和神经网络来处理不确定性。

应用

不确定性量化方法在异构网络联合分析中具有广泛的应用，包括：

*评估数据融合和信息聚合中的不确定性。

*处理缺失数据和噪声数据。

*建模复杂系统和过程的不确定性。

*提高决策和预测的准确性和可靠性。

选择方法

选择不确定性量化方法取决于具体应用和可用的信息类型。概率方法适合处理概率数据，而模糊方法适合处理模糊和不确定的信息。证据理论适用于处理冲突证据和不完全知识的情况。蒙特卡洛方法和鲁棒性分析可用于评估模型的敏感性和鲁棒性。

评估和验证

不确定性量化方法的评估和验证至关重要，以确保其准确性和适用性。评估方法包括：

*交叉验证：使用不同的数据子集来评估模型性能。

*敏感性分析：评估模型对输入变化的敏感性。

*专家评估：收集专家的意见来验证结果。

通过评估和验证，可以提高不确定性量化方法在异构网络联合分析中的可靠性和有效性。第四部分异构网络联合推理机制关键词关键要点【异构网络联合推理的挑战】

1.异构网络数据的多样性和复杂性，需要适用于不同类型网络的联合推理机制。

2.异构网络间缺乏语义一致性，导致信息交互和融合困难。

3.异构网络规模巨大，对联合推理的计算和存储资源提出挑战。

【异构网络聯合推理框架】

异构网络联合推理机制

在异构网络联合分析中，联合推理机制是关键环节，它将不同来源、不同结构的数据融合起来，实现跨网络的推理和预测。异构网络联合推理机制的研究主要集中在以下几个方面：

1.网络融合

异构网络联合推理的前提是网络融合，即建立不同网络之间的数据关联关系，形成一个统一的异构网络。网络融合的方法主要分为两类：

*显式融合：通过显性特征或边信息，直接建立不同网络节点之间的关联。例如，基于实体属性匹配、共同邻居等策略进行网络融合。

*隐式融合：通过学习隐含的表示，将不同网络节点映射到一个公共语义空间，从而实现网络融合。例如，利用深度学习模型学习网络节点的嵌入向量。

2.图卷积神经网络（GCN）

GCN是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型，它可以有效地对异构网络联合推理。GCN的基本思想是：将图结构信息编码到节点嵌入向量中，然后利用嵌入向量进行推理或预测。

GCN的具体步骤如下：

*输入层：将异构网络表示为一个图，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。

*消息传递层：在GCN层中，每个节点从其邻居节点聚合信息，并更新其自身的嵌入向量。消息传递函数可以是线性变换、卷积操作或其他自定义函数。

*输出层：将最终的节点嵌入向量用于推理或预测任务，例如节点分类、链接预测等。

3.异构图注意力网络（HAN）

HAN是一种扩展的GCN模型，它考虑到异构网络中不同类型的节点和边。HAN引入注意力机制，允许模型学习不同类型的节点和边对推理过程的影响。

HAN的具体步骤如下：

*输入层：与GCN类似，将异构网络表示为一个图。

*注意力机制层：HAN在GCN消息传递层之前添加了一个注意力机制层。注意力机制根据节点和边的类型计算它们的影响权重。

*消息传递层：使用注意力权重对邻居节点和边的信息进行加权聚合，更新节点嵌入向量。

*输出层：与GCN类似，将最终的节点嵌入向量用于推理或预测任务。

4.不确定性处理

异构网络联合推理往往涉及不确定性，例如数据缺失、噪声和异质性。不确定性处理机制可以提高推理结果的鲁棒性和可信度。

不确定性处理方法主要分为两类：

*基于贝叶斯的方法：利用贝叶斯定理对不确定性进行建模和推理。例如，贝叶斯网络、贝叶斯推理等。

*基于证据理论的方法：利用证据理论对不确定性和冲突信息进行处理。例如，德姆斯特-香农理论、证据推理等。

5.应用

异构网络联合推理机制在广泛的应用领域中表现出出色的性能，包括：

*异构网络实体链接：将来自不同网络的实体连接成统一的标识符。

*异构网络节点分类：预测异构网络中节点的类别标签。

*异构网络链接预测：预测异构网络中不存在的链接。

*推荐系统：基于异构网络中的用户-物品交互数据进行物品推荐。

*欺诈检测：利用异构网络中交易和用户行为数据检测欺诈行为。

结论

异构网络联合推理机制为跨网络的推理和预测提供了强大的工具。通过网络融合、图卷积神经网络、不确定性处理等技术，该机制能够有效地处理异构网络数据，实现精准的推理结果。随着异构网络联合推理机制的不断发展，它将为更多复杂问题的解决提供新的思路。第五部分异构网络动态分析关键词关键要点【异构网络动态变化检测】

1.应用时序流图模型和滑动时间窗口来识别异构网络中的动态变化。

2.利用统计和机器学习技术，例如异常检测和时间序列分析，来检测网络拓扑变化和节点属性更新。

3.结合异构网络联合分析技术，将结构和非结构数据结合起来，识别复杂和隐蔽的变化模式。

【异构网络事件序列预测】

异构网络动态分析

引言

异构网络是由不同类型节点和边连接起来的复杂系统。动态分析是研究其随着时间推移而演化的过程。

演化机制

异构网络的演化主要由以下机制驱动：

*节点添加和删除：随着时间的推移，网络可能会增加或减少节点。

*边创建和删除：节点之间可以形成或断开边。

*节点和边属性变化：节点和边的属性（如权重、标签）可能发生变化。

建模方法

对异构网络动态分析进行建模的方法有很多，包括：

*演化图模型：将网络表示为随时间发展的图序列，并关注图的结构和属性变化。

*张量分解模型：将异构网络表示为高阶张量，并通过时间分解来捕获其动态演化。

*马尔可夫链模型：将网络演化建模为马尔可夫链，其中状态表示网络的当前快照，转移概率表示状态之间的转换。

*混合模型：结合上述方法来提高模型的准确性和鲁棒性。

不确定性

在实际应用中，异构网络的动态演化通常存在不确定性，原因包括：

*数据缺失：可能没有完整的历史数据来准确描述网络的演化。

*噪声和异常值：观测数据可能包含噪声或异常值，影响建模的准确性。

*复杂性：异构网络的动态演化可能非常复杂，难以用确定性的模型完全描述。

处理不确定性

处理异构网络动态分析中的不确定性至关重要，可以采用以下策略：

*概率模型：采用概率模型，如概率演化图模型或马尔可夫随机场，来表示网络演化的不确定性。

*贝叶斯推理：使用贝叶斯推理技术来更新网络模型，并根据新的观测数据对其进行校准。

*模糊逻辑：采用模糊逻辑来处理不确定性，其中网络状态和变化用模糊集合来表示。

*鲁棒优化：开发对不确定性鲁棒的优化算法，以找到最优的网络模型。

应用

异构网络动态分析在各种领域都有着广泛的应用，包括：

*社交网络分析：研究社交网络中的用户交互和关系的动态演化。

*生物网络分析：了解生物网络中蛋白质、基因和代谢物的相互作用和动态变化。

*金融网络分析：分析金融市场中公司、股票和投资者的动态关系。

*交通网络分析：研究交通网络中车辆、道路和信号的动态交互。

*预测建模：利用动态分析结果预测网络的未来演化，用于决策和规划。

结论

异构网络动态分析对于理解和预测复杂系统的演化至关重要。通过考虑不确定性，我们可以开发更准确和鲁棒的模型，从而帮助我们认识并利用这些系统的动态特性。随着新方法和技术的不断发展，异构网络动态分析在未来将继续发挥重要作用。第六部分不确定性传播与管理关键词关键要点不确定性传播

1.识别和量化异构网络中不确定性的来源，包括数据不完整、模型误差和预测的不确定性。

2.建立可靠的模型来预测不确定性在网格中的传播，考虑网络拓扑、交互和环境因素的影响。

3.利用贝叶斯推理、蒙特卡罗方法或分位数分析等技术量化不确定性的影响范围和程度。

不确定性管理

1.探索主动的和被动的缓解不确定性的策略，主动策略包括数据融合、模型校准和预测纠正；被动策略包括健壮性设计、灵活性评估和风险管理。

2.开发适应性算法和自适应系统，能够根据不确定性信息实时调整并优化决策和行动。

3.建立跨不同利益相关者的沟通和协调机制，以管理和降低不确定性的负面影响，促进基于事实的决策制定。不确定性传播与管理

异构网络聯合分析中，不确定性是一个固有的挑战，需要有效的传播和管理策略。不确定性传播是异构网络联合分析中重要的一个过程，因为它可以把各异构网络中的不确定性进行传播，从而影响联合分析结果的可靠性。不确定性管理则是为了降低不确定性对联合分析结果的影响，提高分析的准确性。

不确定性来源

异构网络聯合分析中的不确定性可能源于以下几个方面：

*数据质量：不同异构网络中的数据质量可能存在差异，例如，缺失值、噪声和异常值等问题。

*模型选择：联合分析涉及到多个异构网络模型的融合，不同的模型选择会导致不同的分析结果。

*参数估计：从不同异构网络中估计的参数可能会受到数据质量和模型选择的影响，从而引入不确定性。

不确定性传播

异构网络聯合分析中的不确定性可以通过以下途径传播：

*数据融合：当不同异构网络中的数据融合在一起时，各个网络中的不确定性也会随之融合。

*模型集成：当多个异构网络模型集成在一起时，各个模型中的不确定性也会传播到集成模型中。

*参数估计传播：当从不同异构网络中估计的参数用于联合分析时，不确定性也会传播到分析结果中。

不确定性管理

为了管理异构网络聯合分析中的不确定性，可以采用以下策略：

*数据预处理：通过数据清洗、规范化和插补等技术，提高数据质量，减少不确定性。

*鲁棒模型选择：选择对不确定性鲁棒的模型，例如，使用贝叶斯方法或模糊逻辑方法。

*灵敏度分析：通过改变模型参数和数据输入，分析联合分析结果对不确定性的敏感性，识别关键不确定性来源。

*不确定性量化：采用概率分布、模糊集合或区间分析等方法，量化不确定性，并将其纳入联合分析中。

*不确定性可视化：通过图形化的手段，将不确定性可视化，帮助决策者了解和管理不确定性。

不确定性传播与管理的应用

不确定性传播与管理在异构网络聯合分析中有着广泛的应用，例如：

*医疗诊断：整合来自不同医疗设备和电子病历的不确定数据，进行疾病诊断。

*金融风险评估：融合来自不同金融市场的异构数据，评估金融风险。

*供应链管理：整合来自不同供应商和物流网络的异构数据，优化供应链效率。

*社会网络分析：整合来自不同社交媒体平台的异构数据，分析社会网络结构和行为。

通过有效的不确定性传播与管理策略，异构网络联合分析可以有效地整合来自不同来源的不确定数据，在复杂和不确定的环境中提供可靠和可信的分析结果。第七部分知识图谱增强异构网络分析关键词关键要点【知识图谱增强的异构网络分析主题名称】：

1.知识图谱为异构网络分析提供了构建丰富语义网络的基础，增强了网络中实体和关系的表示。

2.知识图谱提供了领域知识和背景信息，帮助解释异构网络中的复杂关系和模式。

3.知识图谱与异构网络的融合允许对网络中的实体进行更准确的类型推断，从而提高分析的准确性和可解释性。

【知识图谱嵌入异构网络分析主题名称】：

知识图谱增强异构网络分析

异构网络分析是一种处理具有不同结构和语义的异构网络数据的有效技术。知识图谱作为一种结构化的知识库，可以显著增强异构网络分析，提供丰富的背景知识和语义信息。

知识图谱的优势

*结构化知识：知识图谱以三元组的形式（主题-谓词-对象）存储知识，提供了结构化的知识表示，便于计算机理解和处理。

*语义关联：知识图谱中的实体、属性和关系是有语义关联的，反映了现实世界的概念和关系。这使得知识图谱能够提供丰富的语义信息，帮助解释和理解网络数据。

*连接网络数据：知识图谱可以将不同的网络数据连接起来，建立跨网络的语义关联。这有助于发现隐藏的模式、预测行为并获得更深入的见解。

知识图谱增强异构网络分析的方法

1.实体对齐和链接

*将异构网络中的实体与知识图谱中的实体进行对齐和链接。

*采用实体匹配算法（如基于规则、机器学习或深度学习）来识别匹配的实体。

*对齐的实体提供了一个共同的参考点，便于跨异构网络的分析。

2.属性增强

*从知识图谱中获取实体和关系的属性信息。

*将属性信息附加到异构网络中，丰富网络节点和边的特征。

*额外的属性有助于更好地识别模式、分类节点和预测链接。

3.关系推理

*利用知识图谱中的语义推理规则推断新的关系。

*识别网络中隐含的或未明确定义的关系。

*推断的关系可以揭示网络中更复杂的交互和依赖关系。

4.路径发现

*在异构网络和知识图谱中寻找连接实体或概念的路径。

*利用知识图谱的语义关联来指导路径发现。

*发现的路径可以揭示新的交互方式、预测未来事件并促进决策制定。

应用领域

知识图谱增强异构网络分析已被广泛应用于各种领域，包括：

*推荐系统：增强用户画像、预测用户偏好和生成个性化推荐。

*社交网络分析：检测虚假身份、识别社区并了解信息传播模式。

*生物信息学：集成异构生物学数据，揭示基因相互作用和疾病机制。

*金融分析：识别风险、预测市场趋势并检测欺诈行为。

*城市规划：分析基础设施、交通和社会网络数据，以优化城市发展。

挑战和前景

知识图谱增强异构网络分析仍面临一些挑战，包括：

*数据异构性和质量：异构网络数据具有不同的结构和质量，这会影响实体对齐和信息提取。

*语义歧义：自然语言文本中的词语和概念可能有不同的含义，这会给语义推理带来挑战。

*可扩展性和效率：处理大规模异构网络数据需要高效的可扩展算法。

随着知识图谱技术和异构网络分析方法的不断发展，知识图谱增强异构网络分析技术的未来前景一片光明。通过结合两个领域的优势，我们可以获得更深入的见解、做出更明智的决策并解决更复杂的现实世界问题。第八部分异构网络联合分析在复杂系统中的应用关键词关键要点疾病传播研究

1.异构网络联合分析提供了识别复杂网络中疾病传播模式和风险因素的有效方法。

2.通过整合不同类型的数据（例如，接触网络、移动数据和社交媒体），可以构建更全面的流行病学模型，从而提高预测和预防的准确性。

3.联合分析使研究人员能够探索疾病传播在不同网络（例如，学校、工作场所和社区）中的异质性，并确定关键的干预目标。

舆论分析和预测

1.异构网络联合分析通过识别影响舆论形成的不同网络和因素，提高了舆论分析的准确性和可解释性。

2.结合社交媒体、新闻媒体和情感分析，可以深入了解舆论的演变过程，并预测未来趋势。

3.通过确定关键影响者和舆论领袖，联合分析可以帮助制定有效的沟通和宣传策略，塑造舆论和影响决策。

社会网络分析

1.异构网络联合分析提供了全面了解社会网络结构和动力学的工具，超越了单一网络的限制。

2.通过同时分析多个网络（例如，社交、合作和信任网络），可以揭示跨越不同网络的模式和交互，从而获得更深入的社会行为见解。

3.联合分析有助于识别社会群体、关系模式和信息传播路径，为社会干预措施和政策制定提供指导。

金融市场分析

1.异构网络联合分析可以通过分析金融机构、投资者和监管机构之间的复杂网络，增强金融市场的风险管理和预测能力。

2.整合交易数据、新闻数据和社交媒体情绪数据，可以揭示金融市场动荡的潜在原因和早期预警信号。

3.联合分析有助于识别关键关联方、识别风险源并预测市场趋势，从而提高投资者的收益并减少系统性风险。

环境系统建模

1.异构网络联合分析提供了模拟复杂环境系统的有效框架，例如生态系统和气候模型。

2.通过整合物理、生物和社会网络，可以创建更全面的模型，从而提高预测和管理环境风险的能力。

3.联合分析可以识别关键相互作用、确定反馈回路并模拟不同情景，为可持续的环境政策和决策提供信息。

犯罪分析和预测

1.异构网络联合分析通过分析犯罪分子、帮派和执法机构之间的网络，提高了犯罪分析和预测的有效性。

2.结合地理数据、社交媒体活动和历史犯罪记录，可以识别犯罪热