对恐怖袭击事件记录数据的量化分析

李震巍; 金国鹏; 汪平; 宋玉平

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对恐怖袭击事件记录数据的量化分析

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恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的信息支持.对恐怖袭击事件记录数据进行量化分析,利用归一加总、突变级数、熵值法、因子分析4种方法建立了恐怖袭击事件危害性综合评价体系,并用聚类分析、XGBoost模型对为宣称的恐怖事件进行归类,用Logit、SVM和随机森林三种机器学习方法对6个恐怖袭击重点地区2018年恐怖袭击案件是否增长进行预测.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第16期|139-146|共8页
作者
李震巍; 金国鹏; 汪平; 宋玉平;
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作者单位

上海师范大学商学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类国际安全问题，国际反恐怖、缉毒活动;
关键词
恐怖袭击; 综合评价; 聚类分析; 机器学习;

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