基于数据挖掘的情报主导反恐  

Intelligence-led Counterterrorism Based on Data Mining

作　　者：王沙骋[1] 

机构地区：[1]中央财经大学国防经济与管理研究院,北京100081

出　　处：《情报杂志》2011年第5期1-5,共5页Journal of Intelligence

基　　金：国家社会科学基金项目"我国面临的恐怖主义及情报主导反恐研究"(编号:10CGJ003);中央财经大学"211工程"三期资助项目

摘　　要：数据挖掘能在浩如烟海的信息中找到恐怖分子留下的蛛丝马迹。关联分析与序列模式分析,分类分析与聚类分析是数据挖掘在情报主导反恐中的核心应用。恐怖主义信息分析中的数据挖掘流程一般由恐怖主义问题识别、数据准备、数据挖掘、模式评估与知识表达四个主要阶段构成。贝叶斯信念网络是情报主导反恐工作中适用的一个数据挖掘工具。Data mining can retrieve valuable information from the tremendous amount of information.Associations and sequential patterns,classification and clustering are the core applications of data mining in intelligence-led counterterrorism.The data mining process of counterterrorism＇s information analysis includes problem identification of counterterrorism,data preparation,data mining,model evaluation and knowledge representation.Bayesian Belief Network is a very useful tool for data mining in intelligence-led counterterrorism.

关 键 词：情报主导反恐 数据挖掘 贝叶斯信念网络 数据仓库 

分 类 号：G350[文化科学—情报学] D815.5[政治法律—国际关系]