shared-device-analysis

作用

用于分析号码之间是否存在共享设备关系，识别同一设备下关联的号码对象，并辅助发现可疑群组、高风险关联线索和重点设备池。

这是一个电话网络业务层 skill，不是底层算子本身。它主要通过组合以下基础能力实现：

• query_shared_device
• common_device
• query_phone_node
• relationship_filter
• subgraph_by_nodes

分析风格对齐 YiGraph 中“关系过滤 + 共同邻居 + 证据节点继续下钻”的思路。

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支持的分析模式

1. pair

分析两个号码是否存在共用设备关系。

输出重点：

• 共用设备数量
• 关系强度（none / medium / strong）
• 共用设备明细
• 额外同设备关联号码
• 共享设备证据包
• 下一步联动建议

2. phone

分析一个号码的共享设备扩散关系。

输出重点：

• 设备总数
• 共享设备数
• Top 共享设备
• Top 同设备关联号码
• 团伙/设备池信号
• 省份分布 / 跨省表面信号（仅作为数据线索，不等同于可靠跨省同实体联动判断）
• 混合标签共享设备信号
• 下一步联动建议

3. device

把设备本身当成分析对象，查看其挂载的号码对象。

输出重点：

• 挂载号码数
• 风险号码数与占比
• 聚集强度
• 重点设备池信号
• Top 关联号码
• 省份分布 / 标签分布
• 下一步联动建议

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参数说明

通用参数

• --mode pair|phone|device
• --top-k 10
• --min-shared-phone 1：相关号码至少共用多少台设备才保留
• --min-device-phone-count 2：设备至少挂载多少号码才算“共享设备”
• --risk-only：只保留风险标签号码

pair 模式

• --phone-a <PHONE_A>
• --phone-b <PHONE_B>

phone 模式

• --phone-id <PHONE_ID>

device 模式

• --device-id <DEVICE_ID>

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标准调用示例

pair

cd /mnt/skills/custom/phone-network-analysis/shared-device-analysis/scripts && python3 shared_device_analysis_wrapper.py \
  --mode pair \
  --phone-a "<PHONE_A>" \
  --phone-b "<PHONE_B>" \
  --top-k 10 \
  --min-shared-phone 1 \
  --min-device-phone-count 2

phone

cd /mnt/skills/custom/phone-network-analysis/shared-device-analysis/scripts && python3 shared_device_analysis_wrapper.py \
  --mode phone \
  --phone-id "<PHONE_ID>" \
  --top-k 10 \
  --min-shared-phone 1 \
  --min-device-phone-count 2

device

cd /mnt/skills/custom/phone-network-analysis/shared-device-analysis/scripts && python3 shared_device_analysis_wrapper.py \
  --mode device \
  --device-id "<DEVICE_ID>" \
  --top-k 20 \
  --min-device-phone-count 2

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前端测试推荐提问

Q1：两个号码是否共用设备

请使用 shared-device-analysis skill 分析这两个号码是否存在共用设备关系，输出共用设备数、关系强度、Top 共用设备、额外同设备号码，并生成 markdown 报告和 csv 明细。

Q2：单号码共享设备扩散

请使用 shared-device-analysis skill 对这个号码做共享设备扩散分析，输出设备总数、共享设备数、Top 共享设备、Top 同设备关联号码、团伙/设备池信号，并生成 markdown 报告和 csv 明细。

Q3：单设备挂载号码分析

请使用 shared-device-analysis skill 分析这台设备关联了哪些号码，输出挂载号码数、风险号码数、聚集强度、Top 关联号码，并生成 markdown 报告和 csv 明细。

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输出文件

脚本会在 /mnt/user-data/outputs/ 或兼容输出目录下自动生成：

• Markdown 报告
• CSV 明细

返回 JSON 中会包含：

• report_path
• csv_path
• artifacts

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结果解释注意事项

1. “高可疑/重点设备池”表示分析线索，不等于最终风险认定；若数据集是当前 unified，任何跨省共享设备类表述都只能作为表面统计或数据线索，不能说成可靠跨省同实体联动结论。
2. risk_only 只影响输出对象范围，不改变底层原始设备关系。
3. min-device-phone-count 可以过滤掉“一机一号”这类弱信号设备，让结果更聚焦。
4. 如果 pair 模式没有共用设备，不代表两号码没有关系，只说明“共享设备证据不存在”，此时应联动：
   • overlap-analysis
   • association-path-analysis
   • single-number-analysis