基于数据挖掘的全球恐怖主义数据库数据分析

摘要：

运用数据挖掘的方法,对全球恐怖主义数据库(以下简称 GTD)进行了量化分析.建立了基于KNN邻近算法的恐怖袭击事件量化分级模型和基于 K-means 聚类算法的恐怖袭击事件分类模型.此外,对近三年来恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延特性以及级别分布规律进行了分析.最后,基于建立的模型和分析结论,对未来全球和某些重点地区的反恐态势进行了预测分析,给出了具有针对性的建议.

关键词：应用统计数学、恐怖袭击、数据挖掘、KNN、K-means

所属期刊栏目：36

分类号：F063.3;O213(经济学分支科学)

资助基金：2018年湖南省学位与研究生教育教学改革研究课题JG2018A009

在线出版日期：2019-07-29（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：91-94