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基于全球恐怖主义数据库的社会安全事件时空关联分析方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-17页
        1.2.1 社会安全事件总体研究现状第13-14页
        1.2.2 时空关联规则挖掘研究现状第14-15页
        1.2.3 时空相关性分析研究现状第15-16页
        1.2.4 事件可视化分析研究现状第16页
        1.2.5 现状分析及问题总结第16-17页
    1.3 论文的主要研究内容第17页
    1.4 论文的结构安排第17-20页
第2章 事件数据表结构设计及总体技术方案第20-28页
    2.1 社会安全事件分析预测模型第20-22页
        2.1.1 自然地理事件关系模型第20-21页
        2.1.2 社会安全事件分析预测模型第21-22页
    2.2 社会安全事件特征与数据表结构第22-24页
        2.2.1 社会安全事件的属性特征第22页
        2.2.2 社会安全事件集数据表结构第22-24页
    2.3 面向社会安全事件的时空关联分析方法第24-27页
        2.3.1 时空关联规则挖掘方法第24-25页
        2.3.2 时空相关性分析方法第25-26页
        2.3.3 可视化分析方法第26-27页
    2.4 小结第27-28页
第3章 社会安全事件时空关联规则挖掘第28-49页
    3.1 关联规则挖掘概述第28-34页
        3.1.1 关联规则挖掘第28-29页
        3.1.2 关联规则挖掘算法第29-31页
        3.1.3 时空关联规则第31-34页
    3.2 社会安全事件非时间序列关联规则挖掘第34-39页
        3.2.1 用时间标识代替时间属性项值第34-35页
        3.2.2 带时间标识的关联规则挖掘第35页
        3.2.3 FP-Growth-T算法第35-36页
        3.2.4 实例与分析第36-39页
    3.3 社会安全事件时间序列关联规则挖掘第39-44页
        3.3.1 时间谓词的概念与分类第39页
        3.3.2 利用时间自相关确定时空谓词第39-41页
        3.3.3 序列关联挖掘算法第41-42页
        3.3.4 实例与分析第42-44页
    3.4 时空关联规则的处理与表达第44-48页
        3.4.1 挖掘结果处理第44-45页
        3.4.2 挖掘结果评价第45-46页
        3.4.3 时空关联规则表达第46-48页
    3.5 小结第48-49页
第4章 社会安全事件相关性分析与预测第49-64页
    4.1 相关性概述第49-55页
        4.1.1 空间自相关第49-53页
        4.1.2 时间自相关第53-55页
    4.2 事件预测方法研究第55-56页
    4.3 基于贝叶斯网络的社会安全事件预测模型第56-58页
        4.3.1 贝叶斯法则第57页
        4.3.2 社会安全事件影响因素分析第57-58页
        4.3.3 基于贝叶斯网络的社会安全事件预测第58页
    4.4 实例与分析第58-62页
    4.5 小结第62-64页
第5章 社会安全事件可视化表达与分析第64-80页
    5.1 社会安全事件的可视化方法第64-65页
    5.2 社会安全事件的定位表达第65-67页
        5.2.1 社会安全事件的空间定位可视化第65-66页
        5.2.2 社会安全事件的时间定位可视化第66-67页
    5.3 社会安全事件统计分析第67-73页
        5.3.1 基于统计图表的可视化分析第67-70页
        5.3.2 基于统计地图的可视化分析第70-73页
    5.4 实例与分析第73-79页
        5.4.1 统计分析第73-77页
        5.4.2 利用ArcGIS的可视化分析与应用第77-79页
    5.5 小结第79-80页
第6章 总结与展望第80-82页
    6.1 总结第80-81页
    6.2 展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-87页
作者简历第87页

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