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一种基于聚类的反恐数据分析方法
被引量:
2
1
作者
姜立宝
陈昱帆
+2 位作者
俞璐
岳振军
徐葛婧婷
《情报探索》
2019年第6期74-77,共4页
[目的/意义]分析处理反恐情报有利于增强反恐工作的针对性,提高反恐工作效率。[方法/过程]针对全球恐怖袭击事件数据库(GTD)中的数据格式,提出了一种同时适用于定性、定量变量距离量化的新的距离度量学习模型,并将该模型应用于近邻传播...
[目的/意义]分析处理反恐情报有利于增强反恐工作的针对性,提高反恐工作效率。[方法/过程]针对全球恐怖袭击事件数据库(GTD)中的数据格式,提出了一种同时适用于定性、定量变量距离量化的新的距离度量学习模型,并将该模型应用于近邻传播聚类算法,利用GTD数据库验证了算法的有效性,进而分析了2017年发生的尚未有组织宣称负责的恐怖袭击事件。[结果/结论]该算法用于恐怖袭击事件的聚类分析,能够提高锁定恐怖分子的准确性,效果较好。
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关键词
GTD
距离度量学习模型
反恐数据分析
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职称材料
题名
一种基于聚类的反恐数据分析方法
被引量:
2
1
作者
姜立宝
陈昱帆
俞璐
岳振军
徐葛婧婷
机构
陆军工程大学通信工程学院
出处
《情报探索》
2019年第6期74-77,共4页
文摘
[目的/意义]分析处理反恐情报有利于增强反恐工作的针对性,提高反恐工作效率。[方法/过程]针对全球恐怖袭击事件数据库(GTD)中的数据格式,提出了一种同时适用于定性、定量变量距离量化的新的距离度量学习模型,并将该模型应用于近邻传播聚类算法,利用GTD数据库验证了算法的有效性,进而分析了2017年发生的尚未有组织宣称负责的恐怖袭击事件。[结果/结论]该算法用于恐怖袭击事件的聚类分析,能够提高锁定恐怖分子的准确性,效果较好。
关键词
GTD
距离度量学习模型
反恐数据分析
Keywords
GTD
distance metric learning model
anti-terrorism intelligence analysis
分类号
G353 [文化科学—情报学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于聚类的反恐数据分析方法
姜立宝
陈昱帆
俞璐
岳振军
徐葛婧婷
《情报探索》
2019
2
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