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ROCK聚类在反恐情报分析中的应用研究

2017-10-18分类号:D631.4;G350

【作者】李勇男  梅建明  
【部门】中国人民公安大学侦查与反恐怖学院  
【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
【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”(编号: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”(编号: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”(编号:14BZZ028)的研究成果之一
【所属期刊栏目】情报杂志
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