对恐怖袭击事件记录数据的量化分析与研究

恐怖主义是人类的共同威胁,利用数据挖掘可以为反恐防恐提供有价值的信息支持.基于数据挖掘的思路,从恐怖袭击事件中提取能描述危险程度的特征属性,构建量化分级模型,并考虑准确率评价指标进行优化.通过组内平方和法分析改进高斯混合模型(GMM),对恐怖组织进行聚类分析,侦查出潜在最相关的嫌疑人.建立相关模型结合统计分析,得到恐怖袭击发生的主要原因、时空特性和蔓延特性,并对未来全球反恐态势进行预测,帮助反恐组织提高反恐的精准性和打击能力.     

城市住宅建筑立面色彩设计的可拓数据挖掘研究

伴随着大数据时代的社会发展,对城市建筑形象进行了更为深入和细致的描述,而建筑立面色彩设计却往往依靠设计师感性认知和设计经验来把握,并且色彩本身具有的模糊性、复杂性更容易使人产生困惑.在新数据环境下,为了用数据实证说明住宅建筑立面色彩设计的规律性问题.本文提出应用可拓数据挖掘方法的城市住宅建筑立面色彩设计研究.首先文章阐述了可拓数据挖掘方法的概念、优势及步骤;其次,针对城市住宅建筑立面色彩设计实际案例,通过现场拍照获取原始图片信息、Adobe Photoshop计算机软件提取色彩量值(色相、亮度、饱和度),对立面色彩数据展开可拓数据挖掘研究,获取规律模型;最后,根据总结出的色彩设计搭配规律,提出城市住宅建筑色彩设计选色指导.研究结果表明,该方法能够挖掘出地区的城市住宅建筑色彩搭配的倾向性问题,进而辅助色彩设计.一方面,以数据实证提高色彩设计的科学性,并激发设计师的创造力,另一方面为计算机智能化辅助可拓住宅建筑设计提供方法支持.     

基于数据挖掘的全球恐怖主义数据库数据分析

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.     

网络直播平台数据挖掘与行为分析综述

随着移动通信和互联网技术的不断发展,网络直播逐渐成为了新媒体环境下人们青睐的在线娱乐和信息传播方式.目前广泛应用于课堂教学、真人秀、电竞赛事、品牌营销等方面.数百万主播与数亿计观众的活跃加入和互动,产生了丰富的在线人群行为活动数据,为开展大规模人群行为动力学、平台内容推荐与检测、在线社群演化等研究提供了丰富的实验场景.本文通过梳理国内外网络直播平台数据挖掘与行为分析的相关研究文献,分析了直播平台负载水平、观众行为、主播行为以及社群网络的特征和变化规律,并对直播平台中大规模人群行为表现出的时空规律和重尾效应进行了总结.直播平台中各种社群网络的形成和演化机制、内容推荐与检测等是未来网络直播领域研究的发展趋势.     

可拓学的应用研究、普及与推广(综述)

可拓学研究的核心是如何通过变换处理矛盾问题.介绍了近年在计算机、设计、管理、控制、检测和中医药等领域利用可拓论和可拓方法的应用研究情况,提出今后可拓学普及与推广的方向.     

基于时间序列的挖掘算法在流程工业产品质量控制模型中的应用

针对目前流程工业产品质量控制采用人工检查和统计质量控制方法,缺乏产品质量预先预报以及时时调整生产过程的工艺参数存在一定困难.利用生产过程采集到的实际数据,采用基于时间序列的动态数据挖掘技术和BP神经元网络,预测产品质量和分析产品生产过程的工艺,最大限度减少不合格产品的产出,提高生产效率.根据上述理论建立流程工业数据动态质量控制平台,以中厚钢板生产过程为例,应用表明了这种方法在实际应用中的正确性和有效性.     

关联分析技术在刑事犯罪分析中的应用

介绍了数据挖掘的关联分析技术,对典型的关联分析算法进行了分析和研究,给出了刑事案件分析中应用关联分析的挖掘思路和方法,并以"两抢一盗"案件为例进行分析和验证.     

CPI指数变换对产品销售影响的可拓数据挖掘

目前对数据挖掘的研究主要集中在对静态数据的挖掘,而在实际工作中,经常要处理的矛盾问题,需要通过可拓变换和可拓变换的运算来解决,这就需要用到变换的知识,需要运用动态数据挖掘或可拓数据挖掘来解决问题.运用可拓逻辑和可拓数据挖掘的理论知识,根据国家消费者物价指数的变换对产品销售数据的影响来研究可拓数据挖掘中传导知识的挖掘,为企业的决策者在目前的市场环境下提出更加合理的销售策略提供依据.     

基于数据挖掘的入侵检测系统框架

提出了基于分布式数据挖掘的入侵检测系统框架，详细讨论了该系统的实现方案、模块结构和关键技术，最后给出了系统训练和评价方法。该系统以基于关联规则方法的分布式数据挖掘技术为核心，从而实现了规则库的自动生成和更新，并能有效检测大规模协同攻击。     

数据仓库与数据挖掘在电信业中的应用

简要介绍了数据仓库和数据挖掘技术，探讨了电信业基于数据仓库和多维数据库应用的基本框架，并人出了几个挖掘方法，最后简单介绍了相关的ORACLE工具。