基于频繁模式树的涉恐情报关联分析

发布时间：2018-03-16 19:25

  本文选题：频繁模式树　切入点：FP增长算法　出处：《情报科学》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：【目的/意义】利用数据挖掘技术在海量数据中快速、准确、有效的发现涉恐线索并及时处置是反恐工作的重要手段之一。【方法/过程】本文研究如何利用频繁模式树对涉恐基础数据进行挖掘,提取涉恐特征的频繁项集。首先通过对数据库中的涉恐人员信息进行涉恐特征计数排序并建立频繁模式树,然后在树结构中递归遍历发现满足最小支持度阈值的频繁项集。【结果/结论】文中的方法可以快速发现大量基础数据中的涉恐关联属性,有利于在系统中自动搜索重点涉恐人员,为反恐预警系统提供决策参考。通过与其他产生关联规则的方法结合使用,还可以发现暴恐活动中不同因素的因果关系。
[Abstract]:[purpose / significance] using data mining technology in mass data is fast and accurate, Effective detection and timely disposal of terrorist clues is one of the most important methods in anti-terrorism work. [methods / processes] this paper studies how to mine the basic data of terrorism by using frequent pattern trees. The frequent itemsets of terrorist features are extracted. Firstly, by counting and sorting the information of persons involved in terrorism in the database, the frequent pattern tree is established. Then recursively traversing through the tree structure to find frequent itemsets satisfying the minimum support threshold. It is beneficial to automatically search key terrorist personnel in the system and provide decision reference for anti-terrorist early warning system. By combining with other methods to produce association rules, the causality of different factors in violent terrorist activities can be found.
【作者单位】： 中国人民公安大学侦查与反恐怖学院;
【基金】：2017年度教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJCZH098) 2015年度国家社科基金重大项目(15ZDA034) 2014年度国家社科基金项目(14BZZ028)
【分类号】：G350;TP311.13

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本文编号：1621330