在建立不同類型的犯罪情節之間的聯繫時，可以採用層次化的貝葉斯網絡（BN）模型來整合各種犯罪情節的結構和特徵。首先，透過對各類犯罪情節的深入分析，識別出共通的結構性特徵和過程，例如犯罪的準備階段、執行階段和後果評估等。這些共通特徵可以作為模型庫中的基礎，幫助學術團隊和執法機構在不同情節之間建立聯繫。
其次，利用動態貝葉斯網絡（DBN）來捕捉犯罪情節的時間演變，並通過歷史數據和專家判斷來填充條件概率表（CPTs）。這樣的模型不僅能夠描述單一情節的發展，還能夠通過比較不同情節的過程，識別出潛在的模式和趨勢，從而提高整個模型庫的預測能力。
最後，通過建立一個共享的模型庫，將不同類型的犯罪情節進行分類和標記，並利用機器學習技術來自動化模型的更新和調整，這樣可以進一步增強模型的靈活性和準確性。這種方法不僅能夠提高對新情節的預測能力，還能夠幫助執法機構在面對複雜的犯罪行為時做出更為有效的決策。