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一种基于聚类的反恐数据分析方法 被引量:2
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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。 展开更多
关键词 GTD 距离度量学习模型 反恐数据分析
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