【摘 要】
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[目的/意义]对海量涉恐数据进行时空轨迹频繁模式挖掘对理解涉恐活动的运动模式、推断恐怖分子的高频率活动轨迹具有重要意义。[方法/过程]首先利用已破获暴恐案件中恐怖分子
【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”(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”(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”(编号:2018JKF323);2015年度国家社会科学基金重大项目“当前我国反恐形势及对策研究
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[目的/意义]对海量涉恐数据进行时空轨迹频繁模式挖掘对理解涉恐活动的运动模式、推断恐怖分子的高频率活动轨迹具有重要意义。[方法/过程]首先利用已破获暴恐案件中恐怖分子的活动轨迹生成样本数据集,然后利用先验原理的衍生方法,从单位轨迹开始不断迭代生成满足最小支持度阈值的时空轨迹集,并导出符合长度阈值条件的频繁模式。[结果/结论]结合时间序列模式挖掘、空间模式挖掘等数据挖掘方法,可以对暴恐活动概率进行量化计算,对恐怖分子动向进行精准预测,提高打击恐怖活动的效率。
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