基于大数据的反恐原理研究

目录

声明

第1章 引言

1.1 选题背景

1.2 选题意义

1.2.1理论意义

1.2.2实践意义

1.3 研究方法和创新之处

1.3.1研究方法

1.3.2创新之处

第2章 大数据反恐的概念界定

2.1 恐怖主义

2.2 大数据反恐

第3章 研究现状：大数据反恐的数据和算法之争

3.1 数据至上：数据整合与分析奠定反恐情报基础

3.2 算法至上：深度挖掘方能洞察恐怖关联

3.2.1 算法真正让数据反恐成为可能

3.2.2 优化算法是大数据反恐的发展方向

第4章 原理分析：数据和算法的立足基础

4.1 反恐数据库建设：构建反恐行动的数据基础

4.1.1 全球恐怖主义数据库（GTD）：在恐袭演变中提出针对性策略

4.1.2 全球新闻数据库（GDELT）：在海量数据中探索真实关联

4.1.3 GIFCT数据库：在网络平台中打造反恐之网

4.2 反恐模型研发：探索现实世界中的恐怖关联

4.2.1 聚类分析：让机器进行类别划分

4.2.2 人工神经网络：寻求多因素作用下的影响力

4.2.3 决策树：构建信息增益条件下的反恐鉴别力

第5章 实证研究：大数据反恐的实证检验和效果评估

第6章 前景分析：大数据反恐的重要转变和发展障碍

6.1 大数据反恐的重要转变

6.1.1数据分析能够改变传统的反恐思维

6.1.2 数据分析打破了传统反恐的基本模式

6.2 大数据反恐的发展障碍

结论

参考文献

附录：R语言代码部分展示

致谢

个人简历及在学期间发表的研究成果