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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
反恐情报;RF算法;Apriori算法;频繁项集;关联分析;涉恐威胁主体
中图分类号：
作者姓名：
潘翔;郭璇;吴文辉;肖治庭
作者机构：
国防科技大学信息通信学院,武汉 430010;武警警官学院,成都 610213
文献出处：
引用格式：
[1]潘翔;郭璇;吴文辉;肖治庭-.基于RF-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘)[J].火力与指挥控制,2022(07):89-96
A类：
涉恐威胁主体
B类：
RF,Apriori,混合算法,特征关联,关联规则挖掘,挖掘方法,构建多元,多元特征,特征样本,样本数据集,数据预处理,算法训练,识别模型,频繁项集,对关联,量化评估,快速提取,反恐情报,情报预警,防效
AB值：
0.313857
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