[发明专利]基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法

权利要求书

1.一种基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法，其特征在于：包括如下步骤：1)根据已知恐怖袭击事件的属性训练贝叶斯分类器；2)计算未知恐怖袭击事件的相似度；3)选取相似度最大的2个恐怖袭击事件，并假设为同一恐怖组织发起；4)将步骤3)选出的2个恐怖袭击事件一起放入步骤1)训练好的贝叶斯分类器中，让贝叶斯分类器同时对这2个事件做出分类。

2.根据权利要求1所述的基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法，其特征在于：所述步骤1)中的训练过程为：通过已知的训练数据，先获得每个恐怖组织的先验概率P(g_i)：

P(gi)=NgiNG]]>

其中P(g_i)表示某个被标记为g_i的恐怖组织发起恐怖袭击的先验概率，N_gi为g_i恐怖组织发起恐怖袭击的个数，N_G表示训练样本中恐怖袭击的总个数；针对每个恐怖组织g_i，计算一个关于5个属性的后验概率P(X₁，...，X₅|Y＝g_i)，表示5个属性在恐怖组织g_i所发起的所有恐怖袭击中的分布，X₁，...，X₅对应上文中5个属性量化后的取值。

3.根据权利要求1或2所述的基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法，其特征在于：所述属性为：恐怖袭击日期、恐怖袭击类型、恐怖袭击地点、恐怖组织意识形态、恐怖袭击目标。

4.根据权利要求1所述的基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法，其特征在于：所述步骤2)计算恐怖袭击事件之间的相似度采取以下公式：

s(i,j)=Σk=1mwkθk(Xik,Xjk)]]>

其中，

s(i，j)是两个恐怖袭击事件(记为i，j)之间的相似度；

m是恐怖袭击事件总属性个数，令m＝5；

X_ik，为恐怖袭击事件i的第k个属性，k＝1，…，5；

θ_k(X_ik，X_jk)为恐怖袭击事件i，j在第k个属性上的量化关系，其定义为：

θk=(Xik,Xjk)=1/mXik=Xjk0Xik≠Xjk]]>

w_k为第k个属性量化后的权重系数，令w_k＝1/m。