基于基尼系数的决策树在涉恐情报分析中的应用

摘要：

[目的/意义]利用数据挖掘技术对恐怖分子的各种日常信息,如购物、社交、交通、通话记录、视频等行为进行分析,对涉恐线索进行预警和排查,越来越成为国际反恐的通用手段之一.如何利用数据挖掘对大量的涉恐基础数据进行快速分类成为当前涉恐情报分析的研究热点.[方法/过程]将研究如何利用基于基尼系数的特征选择方法对涉恐人员的情报信息进行快速分类.分类步骤分为多个层次的属性分裂,其中每个层次中包括三个步骤,分别为计算样本集的基尼系数,计算不同属性的基尼系数,通过比较基尼系数选择分裂属性.[结果/结论]该方法可以对大量涉恐情报基础数据进行快速分类,提高反恐预警的效率.

关键词：基尼系数、反恐、数据挖掘、决策树、特殊行为轨迹、思想倾向

所属期刊栏目：36

分类号：G359;D631(情报学、情报工作)

资助基金：中国人民公安大学基本科研业务费项目"大数据环境下反恐怖情报的数据挖掘分类方法研究"2015JKF01223;国家社会科学基金项目"反恐维稳背景下边疆地区维稳战略研究"14BZZ028的研究成果之一

在线出版日期：2017-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-32,53