朴素贝叶斯算法在反恐情报分类中的应用研究

朱峰; 潘晓中

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[目的/意义]提出一种基于朴素贝叶斯算法的反恐情报分类模型,在反恐工作中,根据涉恐情报的特点,使用机器学习的方法训练分类器进行涉恐等级划分。[方法/过程]该分类模型建立过程包括构建情报词典、构建样本集、属性降维、构建分类器、评价标准以及实验结果分析等六个步骤。为了详细描述该模型的分类过程,利用虚拟样本集中的数据进行了数据挖掘和定量分析。[结果/结论]该方法能够快速对数据库中的数据信息进行分类,为情报研判提供参考依据,提高了分析效率,节约了人力成本。

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来源
《情报探索》 |2019年第9期|161-164|共4页
作者
朱峰; 潘晓中;
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作者单位

武警工程大学密码工程学院陕西西安 710000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
贝叶斯理论; 朴素贝叶斯; 反恐情报; 数据挖掘; 机器学习;

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