【摘 要】
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[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样
【机 构】
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中国人民公安大学侦查与反恐怖学院;
【基金项目】
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2017年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于数据挖掘的涉恐情报量化分析方法研究”(项目编号:17YJCZH098);2018年度北京市社会科学基金项目“大数据驱动的首都反恐情报决策机制研究”(项目编号:18GLC062);中国人民公安大学基本科研业务费项目“反恐情报分析中的空间位置数据挖掘方法研究”(项目编号:2018JKF323)的成果之一
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[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样本集进行常规数据预处理和合并同类项,统计频繁1-序列,然后不断迭代生成候选i-序列和筛选频繁i-序列的过程,直到达到终止条件为止,最后选取满足最小长度阈值的反恐情报序列。[结果/结论]该方法通过总结各种暴恐活动中较为频繁的时序关系,可以在反恐预警系统中设定触发警报的条件,预测部分恐怖袭击并提前处置。[局限]该方法只能发现这类有时序关系的信息,在实际反恐情报分析中,需要与其他方法整合才能覆盖更多的情报。
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