本文關(guān)鍵詞：基于全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫的社會(huì)安全事件時(shí)空關(guān)聯(lián)分析方法研究

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【摘要】：在當(dāng)前社會(huì)安全事件頻發(fā)的國家和國際形勢(shì)下,提高社會(huì)安全事件應(yīng)對(duì)能力已成為各國政府的迫切需求,利用時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)社會(huì)安全事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析將有效提高事件應(yīng)對(duì)能力。時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)空相關(guān)性分析以及可視化分析是時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的主要手段,將時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析方法應(yīng)用到社會(huì)安全事件研究領(lǐng)域并結(jié)合社會(huì)安全事件的屬性特征和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)安全事件內(nèi)部潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系以及整體發(fā)展趨勢(shì)的分析與預(yù)測(cè),能夠有效提高社會(huì)安全事件防范與快速響應(yīng)能力,為人力與資源部署、制定應(yīng)對(duì)措施提供可靠依據(jù)。論文利用全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(Global Terrorism Database, GTD)提供的數(shù)據(jù),從時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)空相關(guān)性分析以及可視化分析三個(gè)角度探討了面向社會(huì)安全事件的關(guān)聯(lián)分析方法,用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出方法的可靠性,并得到有意義結(jié)果。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.分析了社會(huì)安全事件的時(shí)間特征、空間位置特征和專題屬性特征,構(gòu)建了社會(huì)安全事件分析與預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)了適用于社會(huì)安全事件關(guān)聯(lián)分析的事件數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)。2.在社會(huì)安全事件關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方面,分非時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則和時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則兩部分討論。非時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方面,為解決已有方法需用戶事先指定挖掘時(shí)間區(qū)間問題,提出了一種基于傳統(tǒng)FP-Growth算法的帶時(shí)間標(biāo)識(shí)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法FP-Growth-T,該方法無需事先指定特定時(shí)間區(qū)間,可在全時(shí)間域內(nèi)進(jìn)行挖掘并得到具有時(shí)間指向性的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并通過全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫提供的真實(shí)數(shù)據(jù)證實(shí)了該方法的有效性;時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方面,為解決時(shí)間謂詞制定的模糊性和主觀性問題,將時(shí)間自相關(guān)函數(shù)引入時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)利用時(shí)間自相關(guān)函數(shù)確定時(shí)間謂詞可以較大幅度地提高關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果的可靠性。3.在社會(huì)安全事件相關(guān)性分析中,利用空間自相關(guān)函數(shù)分析社會(huì)安全事件的空間分布特征與聚集特性,利用時(shí)間自相關(guān)函數(shù)分析社會(huì)安全事件在時(shí)間域中的影響范圍與傳播機(jī)制,并利用統(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)分析結(jié)果的正確性進(jìn)行驗(yàn)證；根據(jù)相關(guān)性分析得到的結(jié)論確定社會(huì)安全事件所受到的時(shí)空影響因素,構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的事件預(yù)測(cè)模型,對(duì)事件整體發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。4.根據(jù)社會(huì)安全事件的時(shí)空可視化特征,探討了各類視覺變量與表示方法的適用范圍與表達(dá)特性,研究了事件的空間定位與時(shí)間定位可視化方法,利用統(tǒng)計(jì)圖表和統(tǒng)計(jì)專題圖對(duì)社會(huì)安全事件的時(shí)空分布特征、屬性對(duì)比關(guān)系以及整體發(fā)展特征進(jìn)行分析表達(dá)或引導(dǎo)讀者對(duì)事件的潛在特性、相互關(guān)聯(lián)以及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)安全事件 全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫 時(shí)空數(shù)據(jù) 關(guān)聯(lián)分析 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 相關(guān)性分析 可視化分析
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：D815.5;P208
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 社會(huì)安全事件總體研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 時(shí)空相關(guān)性分析研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.4 事件可視化分析研究現(xiàn)狀16
• 1.2.5 現(xiàn)狀分析及問題總結(jié)16-17
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容17
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排17-20
• 第2章 事件數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及總體技術(shù)方案20-28
• 2.1 社會(huì)安全事件分析預(yù)測(cè)模型20-22
• 2.1.1 自然地理事件關(guān)系模型20-21
• 2.1.2 社會(huì)安全事件分析預(yù)測(cè)模型21-22
• 2.2 社會(huì)安全事件特征與數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)22-24
• 2.2.1 社會(huì)安全事件的屬性特征22
• 2.2.2 社會(huì)安全事件集數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)22-24
• 2.3 面向社會(huì)安全事件的時(shí)空關(guān)聯(lián)分析方法24-27
• 2.3.1 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法24-25
• 2.3.2 時(shí)空相關(guān)性分析方法25-26
• 2.3.3 可視化分析方法26-27
• 2.4 小結(jié)27-28
• 第3章 社會(huì)安全事件時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘28-49
• 3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘概述28-34
• 3.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘28-29
• 3.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法29-31
• 3.1.3 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則31-34
• 3.2 社會(huì)安全事件非時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘34-39
• 3.2.1 用時(shí)間標(biāo)識(shí)代替時(shí)間屬性項(xiàng)值34-35
• 3.2.2 帶時(shí)間標(biāo)識(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘35
• 3.2.3 FP-Growth-T算法35-36
• 3.2.4 實(shí)例與分析36-39
• 3.3 社會(huì)安全事件時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘39-44
• 3.3.1 時(shí)間謂詞的概念與分類39
• 3.3.2 利用時(shí)間自相關(guān)確定時(shí)空謂詞39-41
• 3.3.3 序列關(guān)聯(lián)挖掘算法41-42
• 3.3.4 實(shí)例與分析42-44
• 3.4 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的處理與表達(dá)44-48
• 3.4.1 挖掘結(jié)果處理44-45
• 3.4.2 挖掘結(jié)果評(píng)價(jià)45-46
• 3.4.3 時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則表達(dá)46-48
• 3.5 小結(jié)48-49
• 第4章 社會(huì)安全事件相關(guān)性分析與預(yù)測(cè)49-64
• 4.1 相關(guān)性概述49-55
• 4.1.1 空間自相關(guān)49-53
• 4.1.2 時(shí)間自相關(guān)53-55
• 4.2 事件預(yù)測(cè)方法研究55-56
• 4.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)安全事件預(yù)測(cè)模型56-58
• 4.3.1 貝葉斯法則57
• 4.3.2 社會(huì)安全事件影響因素分析57-58
• 4.3.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)安全事件預(yù)測(cè)58
• 4.4 實(shí)例與分析58-62
• 4.5 小結(jié)62-64
• 第5章 社會(huì)安全事件可視化表達(dá)與分析64-80
• 5.1 社會(huì)安全事件的可視化方法64-65
• 5.2 社會(huì)安全事件的定位表達(dá)65-67
• 5.2.1 社會(huì)安全事件的空間定位可視化65-66
• 5.2.2 社會(huì)安全事件的時(shí)間定位可視化66-67
• 5.3 社會(huì)安全事件統(tǒng)計(jì)分析67-73
• 5.3.1 基于統(tǒng)計(jì)圖表的可視化分析67-70
• 5.3.2 基于統(tǒng)計(jì)地圖的可視化分析70-73
• 5.4 實(shí)例與分析73-79
• 5.4.1 統(tǒng)計(jì)分析73-77
• 5.4.2 利用ArcGIS的可視化分析與應(yīng)用77-79
• 5.5 小結(jié)79-80
• 第6章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 總結(jié)80-81
• 6.2 展望81-82
• 致謝82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 作者簡歷87

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本文編號(hào)：1117046