[发明专利]一种筛选恐怖袭击事件犯罪团伙的数据挖掘系统

摘要

本公开公开了一种筛选恐怖袭击事件犯罪团伙的数据挖掘方法及系统，通过分析相关数据，进行数据清洗、数据转换实现数据预处理，加入数据融合丰富相关特征，进而挖掘有用信息构建标准化数据集，利用子空间聚类方法实现犯罪团伙划分归类，进而利用相关度模型确定恐怖袭击事件与犯罪团伙的相关关系，以此达到恐怖袭击预警作用。

主权项

1.一种筛选恐怖袭击事件犯罪团伙的数据挖掘方法，其特征是，包括：步骤(1)：对每个历史事件的历史数据进行处理得到若干个历史数据点；每个历史事件都具有唯一的编号；所述对历史数据进行处理包括：对历史数据进行特征提取、对历史数据进行危害等级划分和对历史数据作案动机进行量化处理；每个历史数据点是包括每个历史事件对应历史数据的提取特征的特征值、划分等级和作案动机量化值形成的N*1维向量；步骤(2)：对待预测事件的待测数据进行处理得到待测数据点；对待测数据进行处理，包括：对待测数据进行特征提取、对待测数据进行危害等级划分和对待测数据作案动机进行量化处理；待测数据点是包括待预测事件对应位置数据的提取特征的特征值、划分等级和作案动机量化值形成的N*1维向量；步骤(3)：对步骤(1)得到的所有历史数据点进行降维处理；对降维处理后的结果进行子空间聚类，通过子空间聚类获得不同维度的历史数据类簇；步骤(4)：计算待测数据点与历史数据类簇中每个数据对象之间的距离，把待测数据点到对应类簇中最近的数据对象的距离作为待测数据点到类簇的距离，如果待测数据点到类簇的距离在设定范围内，则匹配成功，否则匹配失败；最后，针对匹配成功的待测数据点，按照待测数据点到类簇的距离从小到大进行排序，排序靠前的M个犯罪团伙的名称作为输出值输出。