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大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)安全態(tài)勢(shì)感知方法及應(yīng)用 
定 價(jià)：46 元
9 7 3 8 0 7 6 5 0 6 1 7 1 讀者對(duì)象:本書適用于數(shù)據(jù)處理研究者
本專著主要對(duì)基于大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全態(tài)勢(shì)感知這一交叉領(lǐng)域進(jìn)行總結(jié), 闡述最新理論成果及實(shí)踐應(yīng)用。第一章大數(shù)據(jù)。社會(huì)安全研究的新范式, 介紹社會(huì)安全態(tài)勢(shì)感知相關(guān)研究背景和國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀, 分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逐漸成為本領(lǐng)域研究趨勢(shì)的原因。第二章數(shù)據(jù)源。無處不在的社會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò), 介紹網(wǎng)絡(luò)社會(huì)人背景下安全態(tài)勢(shì)感知研究的新特點(diǎn), 以及主要的數(shù)據(jù)源類型。第三章數(shù)據(jù)挖掘。社會(huì)運(yùn)行特征模式發(fā)現(xiàn), 介紹用于社會(huì)安全研究的主流數(shù)據(jù)挖掘方法, 重點(diǎn)提出頻繁子圖模式并行挖掘算法。第四章機(jī)器學(xué)習(xí)。未來社會(huì)沖突檢測(cè)與預(yù)測(cè), 介紹基于頻繁子圖特征工程的社會(huì)沖突檢測(cè)方法和基于隱式半馬爾科夫模型的社會(huì)沖突預(yù)測(cè)方法, 對(duì)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沖突預(yù)測(cè)進(jìn)行探討。第五章實(shí)踐應(yīng)用。全球安全態(tài)勢(shì)分析預(yù)警平臺(tái), 基于GDELT全球整合新聞數(shù)據(jù)庫(kù), 搭建全球安全態(tài)勢(shì)分析預(yù)警平臺(tái), 介紹其全鏈條的采集、存儲(chǔ)、處理及可視化過程, 結(jié)合各功能模塊分析主要應(yīng)用場(chǎng)景。
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