本文關(guān)鍵詞：基于旋轉(zhuǎn)森林集成學(xué)習(xí)的涉恐實(shí)體挖掘研究　出處：《情報(bào)雜志》2015年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 反恐 非結(jié)構(gòu)化文本 數(shù)據(jù)挖掘 旋轉(zhuǎn)森林 集成學(xué)習(xí)

【摘要】：近期,我國(guó)出現(xiàn)了一系列暴力恐怖襲擊事件,面臨的反恐形勢(shì)日趨嚴(yán)峻。傳統(tǒng)的被動(dòng)警務(wù)防范模型弊端日益凸顯,亟需有效應(yīng)對(duì)恐怖襲擊的智能化防范策略。作為近年來(lái)的研究熱點(diǎn),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展迅速。文章充分利用數(shù)據(jù)挖掘的前沿技術(shù)和成果,提出了一個(gè)相對(duì)完整的涉恐實(shí)體挖掘模型,以期為反恐實(shí)戰(zhàn)工作服務(wù)。其中,簡(jiǎn)要介紹針對(duì)中文和維吾爾文非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的挖掘流程,提出一個(gè)有效應(yīng)用于識(shí)別和預(yù)測(cè)涉恐實(shí)體的基于旋轉(zhuǎn)森林的集成分類模型,并用實(shí)驗(yàn)證明這一模型較之一般的分類器會(huì)有更優(yōu)越的分類性能。
[Abstract]:Recently, there have been a series of violent terrorist attacks in our country, and the situation of anti-terrorism is becoming more and more serious. The disadvantages of the traditional passive policing prevention model are becoming increasingly prominent. As a research hotspot in recent years, data mining technology and application are developing rapidly. This paper makes full use of the advanced technology and achievements of data mining. A relatively complete model of terrorist entity mining is proposed in order to serve the actual combat against terrorism. Among them, the mining process for Chinese and Uygur unstructured text data is briefly introduced. An integrated classification model based on rotating forest is proposed to identify and predict terrorist entities. Experiments show that this model has better classification performance than the general classifier.
【作者單位】： 中國(guó)人民公安大學(xué)反恐怖學(xué)院;中國(guó)人民公安大學(xué)犯罪學(xué)院;
【分類號(hào)】：D631.4;G350
【正文快照】： Sun Feifei1Lin Ping1Cao Zhuo2(People's Public Security University of China,Beijing 100038)0引言近年來(lái),社會(huì)安全和反恐形勢(shì)日趨復(fù)雜。警方不僅要加強(qiáng)對(duì)犯罪分子的控制,還要竭力識(shí)別出對(duì)國(guó)家和人民生命財(cái)產(chǎn)安全產(chǎn)生(潛在)威脅的危險(xiǎn)分子,防患于未然。傳統(tǒng)上,情報(bào)部門(mén)對(duì)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 陳松峰;范明;;利用PCA和AdaBoost建立基于貝葉斯的組合分類器[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年08期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 周世斌;白敬華;劉玉樹(shù);;統(tǒng)計(jì)流形上基于核近鄰算法的文本分類研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

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1 黃文良;李石堅(jiān);劉菊新;徐從富;;大規(guī)模垃圾短信實(shí)時(shí)過(guò)濾系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

2 李文波;孫樂(lè);黃瑞紅;馮元勇;張大鯤;;基于Labeled-LDA模型的文本分類新算法[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

3 王輝;左萬(wàn)利;;利用質(zhì)心向量構(gòu)建增量式分類器(英文)[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

4 劉健;張維明;;基于文本概念序列的非線性分析方法初探[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

5 黃云平;孫樂(lè);李文波;;基于上下文圖模型文本表示的文本分類研究[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2008年

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10 李月倫;李湘;常寶寶;袁毓林;;一種基于認(rèn)知情景框架的文本分類方法[A];第五屆全國(guó)青年計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研討會(huì)論文集[C];2010年

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1 鄧斌;B2C在線評(píng)論中的客戶知識(shí)管理研究[D];電子科技大學(xué);2010年

2 張曉艷;新聞話題表示模型和關(guān)聯(lián)追蹤技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

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5 代勁;云模型在文本挖掘應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];重慶大學(xué);2011年

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8 李智星;用于文本分類的簡(jiǎn)明語(yǔ)義分析技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2011年

9 朱振方;基于微粒群和遺傳優(yōu)化的文本過(guò)濾關(guān)鍵技術(shù)研究[D];山東師范大學(xué);2012年

10 楊傳耀;中文信息檢索索引模型及相關(guān)技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 郭明;基于文本分類技術(shù)的文本情感傾向性研究[D];鄭州大學(xué);2010年

2 左維松;規(guī)則和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的篇章情感傾向性分析研究[D];鄭州大學(xué);2010年

3 劉國(guó)峰;數(shù)據(jù)模板匹配研究及在社保審計(jì)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

4 李曉光;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校招生和教務(wù)管理中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

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6 李瓊瓊;網(wǎng)絡(luò)文本自動(dòng)分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

7 趙素娟;基于互聯(lián)網(wǎng)的人物簡(jiǎn)歷問(wèn)答系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

8 袁路妍;鎢層文本自動(dòng)分類技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];東華大學(xué);2011年

9 李一磊;服裝設(shè)計(jì)風(fēng)格決策模型的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2011年

10 劉繼勇;網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警輔助決策支持系統(tǒng)模型及關(guān)鍵技術(shù)研究[D];石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院;2010年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王建會(huì),王洪偉,申展,胡運(yùn)發(fā);一種實(shí)用高效的文本分類算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2005年01期

2 李榮陸,王建會(huì),陳曉云,陶曉鵬,胡運(yùn)發(fā);使用最大熵模型進(jìn)行中文文本分類[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2005年01期

3 陳毅松,汪國(guó)平,董士海;基于支持向量機(jī)的漸進(jìn)直推式分類學(xué)習(xí)算法[J];軟件學(xué)報(bào);2003年03期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 關(guān)菁華;劉大有;賈海洋;;自適應(yīng)多分類器集成學(xué)習(xí)算法[A];第二十五屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2008年

2 劉伍穎;王挺;;一種多過(guò)濾器集成學(xué)習(xí)垃圾郵件過(guò)濾方法[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

3 葉紅云;倪志偉;陳恩紅;;一種混合型集成學(xué)習(xí)演化決策樹(shù)算法[A];2005年“數(shù)字安徽”博士科技論壇論文集[C];2005年

4 李燁;蔡云澤;許曉鳴;;基于支持向量機(jī)集成的故障診斷[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 張春霞;集成學(xué)習(xí)中有關(guān)算法的研究[D];西安交通大學(xué);2010年

2 劉天羽;基于特征選擇技術(shù)的集成學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2007年

3 尹華;面向高維和不平衡數(shù)據(jù)分類的集成學(xué)習(xí)研究[D];武漢大學(xué);2012年

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5 方育柯;集成學(xué)習(xí)理論研究及其在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2011年

6 李燁;基于支持向量機(jī)的集成學(xué)習(xí)研究[D];上海交通大學(xué);2007年

7 程麗麗;支持向量機(jī)集成學(xué)習(xí)算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

8 林智勇;基于核方法的不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)[D];華南理工大學(xué);2009年

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10 夏俊士;基于集成學(xué)習(xí)的高光譜遙感影像分類[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張妤;支持向量機(jī)集成學(xué)習(xí)方法研究[D];山西大學(xué);2008年

2 李濤;基于條件互信息的集成學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用[D];中國(guó)海洋大學(xué);2009年

3 楊長(zhǎng)盛;基于成對(duì)差異性度量的選擇性集成學(xué)習(xí)方法研究[D];安徽大學(xué);2010年

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5 王麗麗;集成學(xué)習(xí)算法研究[D];廣西大學(xué);2006年

6 馬冉冉;集成學(xué)習(xí)算法研究[D];山東科技大學(xué);2010年

7 張新東;集成學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究[D];石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院;2010年

8 吳科主;基于多任務(wù)的多層次選擇性集成學(xué)習(xí)的研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2010年

9 李平;集成學(xué)習(xí)中差異性控制方法研究[D];大連海事大學(xué);2012年

10 田智輝;基于集成學(xué)習(xí)的故障診斷方法研究[D];西安石油大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1367011