通過分析和挖掘出恐怖組織內(nèi)在的關(guān)聯(lián)特征,得出恐怖主義襲擊事件組織者的時(shí)空活動(dòng)規(guī)律,為針對(duì)特定組織者的全球反恐戰(zhàn)略部署提供理論依據(jù)和指導(dǎo)。利用20年的全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(GTD)作為數(shù)據(jù)源,以全球恐怖組織為主體研究對(duì)象,通過改進(jìn)的多值屬性Apriori算法對(duì)提取出的恐怖組織時(shí)間、空間及其相關(guān)特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,并以粒子群算法(PSO)優(yōu)化Apriori算法的支持度和置信度兩個(gè)重要參數(shù)。研究結(jié)果表明,改進(jìn)算法規(guī)則提取時(shí)間有所縮短,冗余規(guī)則數(shù)量大大減少,特定恐怖組織在時(shí)空分布上具有很強(qiáng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)特征。由此得出結(jié)論,通過對(duì)多值屬性Apriori算法的剪枝步和連接步設(shè)定規(guī)則限制能夠提高關(guān)聯(lián)算法的運(yùn)行效率并提取出更加有效的規(guī)則。同時(shí),經(jīng)過粒子群算法的優(yōu)化能夠避免人為主觀意識(shí)對(duì)算法結(jié)果產(chǎn)生的影響,從而驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和準(zhǔn)確性,挖掘出恐怖組織的基本時(shí)空活動(dòng)規(guī)律。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)預(yù)處理
2 研究方法
    2.1 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法概述
    2.2 粒子群算法(PSO)概述
    2.3 改進(jìn)的PSO-Apriori組合算法模型
3 結(jié)果分析
    3.1 時(shí)空特征分布
    3.2 關(guān)聯(lián)特征分析
        1)規(guī)則提取時(shí)間對(duì)比
        2)規(guī)則提取數(shù)量對(duì)比
        3)規(guī)則提取質(zhì)量對(duì)比
4 結(jié) 論



本文編號(hào)：3851379