大數據驅動的社會安全態勢感知方法及應用 喬鳳才 鄧勁生 陳科第著 9787567306011 【台灣高等教育出版社】

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書名:大數據驅動的社會安全態勢感知方法及應用
ISBN:9787567306011
出版社:國防科技大學
著編譯者:喬鳳才 鄧勁生 陳科第著
頁數:194
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書號:1545514
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內容簡介

《大數據驅動的社會安全態勢感知方法及應用》旨在探索利用海量的GDELT數據,以數據挖掘和機器學習方法為主要手段,揭示蘊含在開源大數據中的群體抗議事件的關聯信號和發生機理,為群體抗議事件的實時檢測、監控與預測預警提供數據、理論和模型基礎,並對當前學界領域前沿進行了綜述分析,為國內大數據驅動的社會安全態勢感知領域貢獻分析方法與系統應用案例。

目錄

第1章 大數據:社會安全研究的新範式
1 1 引言
1 1 1 社會安全事件
1 1 2 大數據時代的社會安全研究
1 2 社會安全態勢感知
1 2 1 社會安全態勢感知的必要性
1 2 2 態勢感知的定義
1 2 3 社會安全態勢感知概念模型
1 3 社會安全態勢感知研究進展
1 3 1 社會安全事件的檢測方法
1 3 2 社會安全事件的預測方法
第2章 數據源:無處不在的社會感測網路
2 1 社會安全領域常用數據源
2 1 1 宏觀數據
2 1 2 原子事件數據
2 1 3 複合事件數據
2 1 4 社交媒體及其他非結構化數據
2 2 GDELT數據項目
2 2 1 GDELT資料庫概況
2 2 2 GDELT數據表
2 3 GDELT數據實時採集
2 3 1 使用大數據架構的緣由
2 3 2 基於元數據隊列的多線程數據獲取方法
2 3 3 基於Hive的海量數據ETL方法
2 3 4 基於HDFS、Hive與SparkSQL的數據倉庫構建技術
第3章 態勢理解:群體抗議事件檢測
3 1 目標和任務
3 2 頻繁子圖挖掘
3 2 1 問題描述
3 2 2 子圖增長策略
3 3 基於頻繁子圖挖掘的群體抗議事件特徵抽取方法
3 3 1 基本概念
3 3 2 GDELT數據預處理方法
3 3 3 基於圖描述語言的事件交互圖表示方法
3 3 4 事件交互圖集構建方法
3 3 5 頻繁子圖挖掘
3 3 6 基於頻繁子圖的群體抗議事件特徵構建方法
3 3 7 實驗與分析
3 4 基於多分類器調優的群體抗議事件檢測模型
3 4 1 檢測模型框架
3 4 2 群體抗議事件檢測評價指標
3 4 3 實驗與分析
第4章 態勢預測:未來社會安全事件
4 1 大數據驅動的社會安全事件預測概述
4 1 1 感知信號
4 1 2 概念比較
4 2 基於隱式半馬爾科夫模型的群體抗議事件預測方法
4 2 1 問題的提出
4 2 2 相關研究
4 2 3 基於Spark的單個大圖上頻繁子圖分散式挖掘演算法
4 2 4 群體抗議事件預測流程
4 2 5 實驗與分析
4 3 基於因果關係學習的社會事件預測
4 3 1 問題提出
4 3 2 數據集構建
4 3 3 基於因果關係學習的事件預測
4 3 4 實驗與分析
4 4 社會安全事件預測研究綜述
4 4 1 事件徵兆識別
4 4 2 時序事件預測
4 4 3 時空事件預測
第5章 實踐應用:全球安全威脅分析預警平台
5 1 需求分析
5 1 1 功能性需求
5 1 2 非功能性需求
5 2 基於ClickHouse的GDELT數據存儲
5 2 1 ClickHouse概述
5 2 2 使用ClickHouse的緣由
5 2 3 安裝ClickHouse
5 2 4 導入數據
5 3 平台主要功能
5 3 1 情況概覽
5 3 2 聚焦分析
5 3 3 深度搜索
5 3 4 事件預警
總結
參考文獻

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