ROCK聚类在反恐情报分析中的应用研究

摘要：

[目的/意义]通过不断搜集和积累各种涉恐信息,利用数据挖掘等技术进行分析比对,提炼有价值的涉恐线索可以为反恐预警提供参考.ROCK聚类可以实现大量情报信息的快速简单分类.[方法/过程]首先要对涉恐数据进行二元化,其次根据雅卡尔系数计算原始数据间的相似性,然后不断重复计算公共链接数、计算相似性度量、合并簇三个操作,直到达到终止条件为止.[结果/结论]该方法与其他数据挖掘方法组合使用,可以减少待研判涉恐人员的数据量,只需逐条对比部分数据,显著提高涉恐情报分析的效率.

关键词：ROCK聚类、反恐情报、数据挖掘、雅卡尔系数、相似性度量

所属期刊栏目：36

分类号：G359;OD631(情报学、情报工作)

资助基金：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"17YJCZH098;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"15ZDA034;2014年度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：2017-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：22-25