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1.
【目的/意义】为了发现更全面、更具有普适性的反恐情报信息,本文在单层次关联规则挖掘的基础上研究
反恐情报的多层次关联规则挖掘方法。【方法/过程】根据反恐情报的数据特征提出统一最小支持度和多单项最小
支持度参数并用的方式筛选多层次涉恐特征频繁项集,在情报分析过程中保存部分特殊的冗余频繁项集、冗余多
层次关联规则和无趣多层次关联规则。【结果/结论】本文的研究可以发现涉恐数据中不同概念分层的关联规律。
[创新/局限] 文中提出的关联分析方法能够弥补普通的单层次关联规则挖掘在分析包含多层属性的涉恐数据中存
在的不足,为反恐预警和反恐决策提供更丰富、更科学、覆盖范围更广的参考。 相似文献
2.
[目的/意义]利用子图模式对暴恐案件中的人员关联进行分析可以发现涉恐人员关联图中的规律，为反恐情报分析提供有效参考。[方法/过程]首先对涉恐基础数据进行预处理，保证图中各顶点的唯一性。通过计数统计出所有的频繁1-子图和频繁2-子图，然后不断迭代生成其他候选子图并筛选频繁子图，直到达到终止条件为止。[结果/结论]该方法根据反恐情报的特点进行了优化，避免了普通频繁子图挖掘中的大量图同构检测，挖掘出的频繁子图可以反映不同类别涉恐人员之间的联系规律和联系特点，发现暴恐案件线索，有效预测和打击恐怖活动。 相似文献
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【目的/意义】利用数据挖掘技术分析涉恐人员的物流、资金流、信息流等数据进行反恐预警可以有效提高
反恐工作效率和优化资源配置。【方法/过程】本文将研究如何利用信息增益决策树对涉恐情报信息进行快速分
类。分类过程为从根节点的涉恐人员属性开始不断产生新的分支。产生每个分支都需要计算不同属性的信息增
益并选择分裂属性。【结果/结论】文中的方法可以对大量涉恐情报基础数据进行快速分类,在实际工作中可以与关
联分析、聚类分析、异常检测等其他数据挖掘方法组合使用。该方法既可以应用于公安情报学专业本科生的课堂
教学,也可以应用于情报分析人员的培训。 相似文献
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【目的/意义】近年来,世界各地的暴恐活动呈现出破坏性大、影响范围广、计划性强、手段多样等特点,这也 决定了打击恐怖主义要把反恐预警工作作为重中之重。利用数据挖掘技术进行涉恐情报分析,发现涉恐线索是实 现反恐预警的有效手段之一。数据预处理是使用各种数据挖掘方法的前提和基础。【方法/过程】本文将系统研究 数据预处理在涉恐情报量化分析中的应用。主要讨论数据清洗、数据集成、数据离散化以及数据二元化等预处理 方法在涉恐信息处理时应该重点注意的问题。文中所有涉恐数据特征均从媒体公开报道中获取。【结果/结论】本 文讨论的预处理方法可以为展开涉恐情报数据挖掘消除数据缺陷,提供标准化的基础数据,为挖掘结果分析和可 视化展现打下良好基础,有利于反恐预警的实现。 相似文献
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[目的/意义]对多源异构时空数据进行同现模式挖掘可以发现涉恐人员、涉恐物资、涉恐活动在邻近地点同时段共同出现的规律,为反恐工作提供包含时间特征和空间特征的情报信息。[方法/过程]在同位模式挖掘的基础上提出预先确定目标情报类别从而确定涉恐人员分类方式,使用概念层次树对涉恐物资和涉恐活动进行数据预处理,使得目标同现模式覆盖更多情报信息。[结果/结论]该方法与同位模式挖掘、频繁时间序列模式挖掘以及各种时空轨迹模式挖掘可以相互补充,覆盖多种不同的反恐情报信息,完善反恐预警机制,为反恐决策提供客观依据。 相似文献
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[目的/意义]通过异常检测可以在海量涉恐数据中发现异常信息,为反恐预警提供重要情报。[方法/过程]首先利用聚类将基础数据分为不同的簇,识别出其中区别于大部分数据对象的异常人员,然后设计一种专门的相似度综合度量参数用于计算与恐怖分子最相似的人员。[结果/结论]该方法为检测异常人员数据提供了一种可以参考的思路,用于从多种来源数据中快速找出涉恐敏感程度较高的人员,有望提高反恐情报分析的效率,实现精准打击重点涉恐人员和恐怖活动。 相似文献
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[目的/意义]对反恐情报中的时空轨迹数据进行伴随模式挖掘,可以发现涉恐群体的同时间段动态空间位置移动规律。[方法/过程]根据反恐情报数据的特点,修改经典伴随模式挖掘方法中的相似度度量方式和聚类方式,不断迭代完成"聚类和取交集"操作,将满足条件的涉恐活动时空轨迹伴随模式导出。[结果/结论]该方法能够挖掘涉恐群体的同步移动路径,定位重点活动地点,分析涉恐人员之间的亲近度,为打击暴恐活动提供数据参考。 相似文献
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[研究目的]对恐怖分子的时空轨迹数据进行聚集模式挖掘,有助于了解涉恐人员的群体行为模式,进而预测并提前防范一些涉恐的群体活动。[研究方法]通过对比反恐情报数据特征和多种聚集模式的特点,选择移动簇作为反恐情报中的聚集模式类型,修改移动簇挖掘经典方法中的数据采样、数据预处理、移动对象邻近度度量方法、时间点聚类方法以及移动簇的筛选条件等环节,找出适用于反恐工作需求的移动簇,再由有经验的情报分析人员进一步研判并提出处置对策。[研究结论]提出的方法通过与其他时空类型数据分析方法相结合,可以挖掘反恐情报时空轨迹数据分布规律,为反恐预警和反恐决策提供科学客观的参考。 相似文献
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[目的/意义]聚类分析是数据挖掘的常用方法之一,使用聚类簇内数据相似性大、簇间数据相似性小的特点,可以实现对海量基础涉恐数据快速、准确、有效的分组。[方法/过程]本文研究如何利用基于雅卡尔系数的聚类方法对涉恐情报进行分析。在聚类之前要删减与涉恐相关性小的属性并将所有连续属性进行离散化处理。通过不断迭代计算样本数据集的雅卡尔系数并更新不同簇中的元素,直到达到设定的终止条件为止实现涉恐情报的聚类。[结果/结论]文中的方法可以实现对涉恐基础数据的初步分级分类,同时通过有经验的情报分析员定级以及与数据挖掘分类方法结合使用,可以有效提高情报分析的效率,为反恐预警提供量化的参考依据。 相似文献
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【目的/意义】关联数据发现与个性化信息推送是未来智慧图书馆建设的核心内容。大数据环境下,为了提
高图书馆推送信息的精准度,本文把适合个性化信息推送服务的强关联规则挖掘技术引入到高校图书馆智慧化信
息服务中,研究在图书馆集成管理系统的基础上实现图书的智能查询和个性化信息推送。【方法/过程】在具体的研
究中,由于经典关联规则挖掘需要多次扫描数据库,生成大量的冗余关联规则信息,因此需要重新定义领域内强关
联规则和频繁项目集,提出处理海量数据需要的强关联规则算法。【结果/结论】将改进的算法应用到图书借阅和信
息查询数据的分析中,以减少图书频繁项集的产生,避免冗余规则的挖掘和生成,从而实现关联图书信息的高效挖
掘和个性化推送。 相似文献
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【目的/意义】全面梳理分析反恐怖主义情报信息工作关联资源,并进行有效配置有助于提升反恐情报信息 工作能力,有力打击恐怖活动。【方法/过程】本文分析反恐情报信息工作的关联资源分布态势,通过对近几年国内 外重大恐怖事件进行定性分析,总结相关部门及每项工作任务中职责主体所需要的资源,并提出关联资源的配置 方案。【结果/结论】反恐活动的各阶段均需要多种类型的资源来收集、处理、利用高质量的情报信息。结合反恐情 报信息工作内容与工作主体的资源配置方案可将反恐情报信息工作关联资源科学配置给相关主体,从而提高反恐 情报信息工作能力。 相似文献
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【目的/意义】分析智慧图书馆知识发现服务驱动模式,促进图书馆数据资产开发及智慧服务提升。【目的/
意义】基于数据驱动,围绕用户、内容、分析、服务、环境五大数据驱动元素,分析其数据驱动过程与维度,通过驱动
维度间的作用关系与相互关联建立动力机制模型。【结果/结论】从动力机制运行角度来说,数据驱动就是数据流
转,不同数据驱动维度间的作用力关系均为正向,通过数据输入→语义关联→可视化分析→反馈调整的数据流转,
实现与图书馆基础数据库、机构知识库、专家数据库、学科馆员库等数据库之间数据协作,并在数据收集方式、数据
挖掘技术、数据评价模式、软硬件条件方面追求数据智能化。【创新/局限】数据属性化维度关系着数据收集的实现,
价值转化力与主体智慧度维度决定着数据到知识的转化与提升,数据物质性维度是实现驱动直接绩效的来源,并
由此反馈关联到驱动的出发点与落脚点。 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。在Apriori算法中,使用频繁项集的先验知识,逐层搜索的迭代方法,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找每个Lk都需要扫描一次数据库。算法的效率随着数据量的增大,频繁项集的增多,算法的效率就非常的低,本文通过对Apriori算法分析,应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法,最大可能的减少数据库扫描的次数,快速发现频繁项集,提高Apriori算法的效率。 相似文献
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【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织,实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。
【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法,设计了全文知识网络的模型和构建流程,以
Pubmed Central数据库中拟南芥（Arabidopsis）相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象,通过全文解析和挖掘将
其分解为细粒度的知识,形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识
单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组
织和挖掘,有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联,对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创
新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联,局
限在于尚未开展大规模应用实践。 相似文献
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【目的/意义】根据大数据环境下信息资源管理的特征,对信息资源管理模式进行创新探索,进一步挖掘信 息资源深层次价值,实现更健康有效的信息资源载体的支持。【方法/过程】以大数据背景的信息资源特征为基本研 究出发点,挖掘数据科学与信息资源管理的关联,利用数据挖掘和数据分析以及新兴的智慧服务,构建较为系统的 信息资源管理模式。【结果/结论】通过本文的研究,构建了大数据背景下信息资源管理三种创新模式：①“物联网＋ 大数据”创新模式;②“数据挖掘技术＋信息资源”融合模式;③“技术框架＋用户核心”的信息服务模式,为大数据 时代信息资源管理的可持续发展及研究提供知识参考依据。 相似文献
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【目的/意义】如何将网络文物信息资源中不同的知识提炼后推荐给有关用户,是文物信息资源开发与利用
过程中的关键问题。【方法/过程】通过主题-知识关联模型构建文物知识网络并识别网络中文物信息资源文本中的
主题词,而后根据知识及主题词的重要性对耦合后的知识进行重要性排序,按照知识与主题的关联程度实现文物
信息资源的知识推荐。【结果/结论】在实验中实现了不同网络文物信息资源的知识推荐,对比了不同数量主题词下
知识发现的效果,发现该方法在学术型文物信息资源的知识发现与推荐中效果较好。【创新/局限】利用知识库与信
息资源内容构建知识网络,通过计算网络节点的重要性进行知识推荐,为文物信息资源的利用提供了新的方法。
但受制于知识库知识储备的影响,可能无法挖掘信息资源的知识全貌。 相似文献
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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献
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【目的/意义】突发公共卫生事件使得大学生用户的健康信息搜寻行为更加频繁,探索健康信息搜寻过程中
的意图不仅有助于了解大学生用户信息需求和行为特征,还可以揭示其认知规律,为健康信息服务平台建设提供
理论依据。【方法/过程】使用日记法、移动经验采样法和关键事件技术获取大学生用户的突发公共卫生事件中的健
康信息搜寻数据,并使用开放式编码、社会网络分析方法和马尔可夫链对健康信息搜寻意图、搜寻意图跳转路径、
意图跳转模式及其中的主题分布进行分析。【结果/结论】研究结果显示,在突发公共卫生事件中,无目的搜寻是健
康信息搜寻的典型方式;其次,意图跳转路径不仅具有机会主义跳转和辅助性跳转两种类型,而且存在迭代探索、
偶遇驱动和查询重构模式;最后,意图与主题高度关联,不同意图驱动下主题差异明显。【创新/局限】本文从连续性
视角挖掘出意图跳转模式,揭示了用户认知过程。不足之处在于样本类型较为单一。 相似文献
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为了提高用户需求数据挖掘的时效性及准确性,提出基于径向基函数神经网络的数据关联挖掘算法。在对数据频繁项集约束性关联规则研究的条件下,通过约简计算,得到满足约束条件的候选数据集,并对用户需求数据频繁项集更新;利用径向基函数神经网络对候选数据集进行训练优化,通过上界剪枝法,获取用户需求数据,并实现其实时挖掘。实验结果表明,所提数据挖掘算法执行效率受数据规模变化的影响较小,挖掘效率更高,扩展性更好。 相似文献