基于机器学习的恐怖分子预测算法

摘要：

当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失.为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测.采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优,将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测,以准确率、召回率、精度和F1值作为指标评价算法性能.实验结果表明,当预测结果仅输出一个嫌疑人时,基于树的算法预测结果普遍较好,其中Bagging算法的预测精度最高为0.911,而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果,其预测精度为0.8778.

关键词：机器学习、贝叶斯优化、参数寻优、基于树的算法、全连接神经网络

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51867007

在线出版日期：2020-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：315-320