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题名基于同现模式的反恐情报时空汇聚特征分析
被引量：3
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作者
李勇男
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机构
中国人民公安大学国家安全学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第2期90-94,68,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费项目“反恐情报异常时空轨迹数据分析方法研究”(编号:2020JKF303)
中国人民公安大学国家安全高精尖学科资助项目(编号:2020GDLW004)的研究成果之一。
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文摘
[目的/意义]对多源异构时空数据进行同现模式挖掘可以发现涉恐人员、涉恐物资、涉恐活动在邻近地点同时段共同出现的规律,为反恐工作提供包含时间特征和空间特征的情报信息。[方法/过程]在同位模式挖掘的基础上提出预先确定目标情报类别从而确定涉恐人员分类方式,使用概念层次树对涉恐物资和涉恐活动进行数据预处理,使得目标同现模式覆盖更多情报信息。[结果/结论]该方法与同位模式挖掘、频繁时间序列模式挖掘以及各种时空轨迹模式挖掘可以相互补充,覆盖多种不同的反恐情报信息,完善反恐预警机制,为反恐决策提供客观依据。
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关键词
数据挖掘
反恐情报
时空同现模式
时空数据
同位模式
兴趣度
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Keywords
data mining
counter-terrorism intelligence
spatiotemporal co-occurrence pattern
spatiotemporal data
co-location pattern
interestingness
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分类号
G359
[文化科学—情报学]
D631
[政治法律—政治学]
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题名装备故障的时空共现模式挖掘
被引量：3
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作者
杨乐
包磊
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机构
海军工程大学电子工程学院指挥信息系统系
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出处
《兵工自动化》
2016年第6期46-51,共6页
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文摘
针对装备故障数据的时空特性,给出一种基于apriori算法的快速挖掘算法。从装备故障全局的角度出发,定义装备故障时空共现模式,模式中引入故障实例空间参与率、候选同位模式参与指数、故障类型时域参与度、故障类型时域参与指数等描述指标,并通过仿真分析比较快速挖掘算法与朴素挖掘算法的执行效率。仿真结果表明:当装备故障时空数据量较大且含较高噪声时,所提出的快速挖掘算法有更高的执行效率。
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关键词
装备故障
空间同位模式
时空共现模式
时空数据挖掘
APRIORI算法
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Keywords
equipment failure data
spatial co-location pattern
spatiotemporal co-occurrence pattern
spatiotemporal data mining
apriori algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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