随着近年来假币犯罪案件的高发，案件数量逐年增多，涉案金额越来越大，呈现出团伙性作案的特点，这极大影响了社会的经济秩序。由于案件数量的增多，传统的由警员手动分析案件的方式已经很难满足需求。同时由于数据挖掘技术的发展，使其在很多领域都已经有充分的应用。因此数据挖掘的技术应用到假币犯罪分析中，可以提高警员分析数据的效率。　　普通的犯罪信息系统中的信息查询的方式是用户输入一段查询文本，返回的结果是有序的文档序列，用户很难通过序列化的数据分析结果之间关联关系，而这种关联关系在假币犯罪分析是非常重要的，因为案件、嫌疑人和假币之间的关系是帮助警员破获案件的关键，因此本文采用以实体对象作为查询项，网络图为查询结果的方式解决假币犯罪数据的查询分析与可视化问题。　　由于假币犯罪具有团伙性、专业性和网络化的特点，因此本文以信息网络的形式组织假币犯罪数据，基于异构信息网络构建假币犯罪信息网络，并运用信息网络的分析方法，能够帮助警员分析假币犯罪案件，进行快速的案件串并分析。在构建假币犯罪信息网络中，使用人名消歧的方法解决由于嫌疑人重复录入导致的多条同名嫌疑人记录指向同一个人的问题，同时通过元路径研究假币犯罪信息网络节点之间的相关性，同时使用排序学习的方法融合节点的属性特征和拓扑特征，训练节点相关性排序模型，用于分析查询结果网络中的其他节点与查询节点之间的相关性，使得查询结果网络在展示上更加直观清晰，便于用户分析。　　综上所述，本文基于异构信息网络构建假币犯罪信息网络，使用信息网络分析方法分析假币犯罪信息网络，研究如何基于假币犯罪信息网络查询和分析假币犯罪数据，并最终设计和实现了假币犯罪分析系统。