【摘 要】
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[目的/意义]为在遂行防范和处置恐怖活动中进行反恐预警和重点人员监控提供指导性依据,针对未有明确证据参与事件的涉嫌暴恐人员,深入挖掘其隐藏关系,识别潜在危险分子。[方法/过程]基于社会网络分析理论,针对涉嫌暴恐分子缺失关键关联关系的问题,提出了一种加入时间和空间双维度数据的时空网络分析方法。该方法针对暴恐人员流动性强的特点,统计暴恐参与者（P群）和涉嫌者（A群）的时空活动轨迹,提出时空交互度算法,
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目（编号:E2019506033）； 2022年度武警部队军事理论研究计划课题“全视角下基于社会网络分析理论的武警涉恐来源情报研究”（编号:WJJY22JL0221）； 武警指挥学院科研创新团队科研基金资助；
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[目的/意义]为在遂行防范和处置恐怖活动中进行反恐预警和重点人员监控提供指导性依据,针对未有明确证据参与事件的涉嫌暴恐人员,深入挖掘其隐藏关系,识别潜在危险分子。[方法/过程]基于社会网络分析理论,针对涉嫌暴恐分子缺失关键关联关系的问题,提出了一种加入时间和空间双维度数据的时空网络分析方法。该方法针对暴恐人员流动性强的特点,统计暴恐参与者（P群）和涉嫌者（A群）的时空活动轨迹,提出时空交互度算法,形成暴恐成员（PA群）之间的时空关联关系,从而建立暴恐群体的时空交互度关系网络模型,并通过综合测度计算识别A群重点人物和重点地域。[结果/结论]可识别涉嫌暴恐分子的潜在危险人物,以及不同预警子群的建议监控地域,为反恐行动预警监控提供有效依据。[创新/局限]提出一种加入时间和空间双维度数据的时空网络分析方法。
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