基于多维时间序列模型的社会安全事件关联关系挖掘与预测

发布时间：2017-09-17 18:26

  本文关键词：基于多维时间序列模型的社会安全事件关联关系挖掘与预测

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【摘要】：近年来社会安全事件频繁发生,给人民群众的生命和财产带来了严重损害。文章基于大规模时序数据,通过挖掘事件触发因素,利用多维时间序列模型量化分析其与社会安全事件发生的关联关系,并对未来事件的发生数量进行预测。另外,提出一种基于态势主导的多维时间序列相似性度量方法,量化分析不同类别事件之间发展趋势的相似程度,并对三类具体的社会安全事件进行相关分析及预测。实验表明,从时序数据角度分析可以很好地挖掘触发事件的隐形因素,并较为准确地估计事件发生数目和事件发展趋势,为管理者预防和控制此类事件的发生提供了一种新的思路和方法。
【作者单位】： 天津大学计算机科学与技术学院;天津大学软件学院;
【关键词】： 社会安全事件 关联关系挖掘 多维时间序列
【基金】：国家社科基金重大资助项目(14ZDB153) 教育部人文社会科学研究基金资助项目(13YJC870023)
【分类号】：D630;TP311.13
【正文快照】： 危害社会安全事件近几年来在各地频发,管理者预防此类恶性事件发生的第一步就是分析触发事件发生的原因。除了贫富差距变大、民族矛盾激化等社会原因外,此类事件发生与近年来互联网技术的普及也有极大的关系。互联网使事件消息的传播不再受到空间限制,传播范围越来越广,传播时

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本文编号：871009