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首页> 外文会议>2011 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics >Mining actionable behavioral rules from group data
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Mining actionable behavioral rules from group data

机译：从组数据中挖掘可行的行为规则

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Many security-related applications can benefit from constructing models to predict the behavior of an entity. However, such models do not provide the user with explicit knowledge that can be directly used to influence the behavior for his/her interest. This type of knowledge is called actionable knowledge. Actionability is a very important aspect of the interestingness of mined patterns. In this paper, we formally define a new problem of mining actionable behavioral rules from group data. We also propose an algorithm for solving the problem. Using terrorism group data, our experiment shows the validity of our approach as well as the practical value of our defined problem in security informatics.
机译：许多与安全性相关的应用程序都可以从构建模型来预测实体的行为中受益。但是，这样的模型没有为用户提供可直接用于影响其行为的明确知识。这种知识称为可操作的知识。可操作性是挖掘模式的趣味性的一个非常重要的方面。在本文中，我们正式定义了一个从组数据中挖掘可操作的行为规则的新问题。我们还提出了解决该问题的算法。通过使用恐怖主义团体数据，我们的实验证明了我们方法的有效性以及所定义问题在安全信息学中的实用价值。

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