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基于RF-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘

Mining Association Rules of Key Terrorism-related Features Based on RF-Apriori Hybrid Algorithm

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提出一种基于RF-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘方法.通过构建多元特征样本数据集,对样本数据预处理后使用RF算法训练生成涉恐威胁主体识别模型,快速发现关键涉恐特征,使用Aprior算法提取关键涉恐特征的频繁项集及关联规则,对关联规则的有效性、可靠性与关联性进行量化评估.实验表明,基于RF-Apriori混合算法能够有效识别涉恐威胁主体,可合理选择关键涉恐特征,快速提取主要涉恐特征的关联规则,提升反恐情报预警预防效能.

潘翔、郭璇、吴文辉、肖治庭

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国防科技大学信息通信学院,武汉 430010

武警警官学院,成都 610213

反恐情报 RF算法 Apriori算法 频繁项集 关联分析 涉恐威胁主体

FK20212D02

2022

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.07.016

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2022.47(7)
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