基于关联算法的动态性数据情报侦查研究

On Dynamic Data Intelligence Investigation Based on Association Algorithm

传统动态性数据情报侦查存在着数据收集速度慢、处理耗时长、数据误差大、数据算法敏捷性低等问题,使动态性数据情报源难以得到高效挖掘和利用,影响侦查效能。基于关联算法的动态性数据情报侦查范式具有空间价值优势,能够填补动态性数据情报搜集与研判之间的“鸿沟”;发挥侦查决策中动态性数据的作用;变革传统动态性数据情报侦查模式;转型情报导侦智库,实现情报链全覆盖。关联算法动态性数据情报侦查流程包括确立价值需求、数据准备与处理、数据关联规则构建、数据关联模式预测以及数据关联算法应用等五个部分。其应用方法包括多特征加权最近数据有效关联算法、高维多目标进化算法、增量数据关联规则挖掘算法、增量式FP-Growth的关联算法、高效稀疏时空图索引算法、数据目标点关联定位算法等六种方法。