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大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用

大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用

作者:乔凤才
出版社:国防科技大学出版社出版时间:2023-01-01
开本: 其他 页数: 194
本类榜单:政治军事销量榜
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大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用 版权信息

  • ISBN:9787567306011
  • 条形码:9787567306011 ; 978-7-5673-0601-1
  • 装帧:一般轻型纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>>

大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用 内容简介

  全球每天都会发生不同的社会安全事件,给人们的生活秩序、政府的公共管理,甚至社会的和谐与稳定带来不同等级的非正面影响。在这些社会性事件中,示威、集会、罢课、停工、罢市乃至“占领”之类的群体抗议事件,常常由于涉及大多数人群的日常生活、秩序、环境甚至政治权利等切身利益问题,会或轻或重地影响社会稳定,有些甚至引发大规模骚乱或暴乱,造成民众与警察冲突、社会经济发展迟滞、内部损耗和政权失控等严重后果。  国内在数据驱动的社会安全事件研究方面的大事记当属社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室的成立。该实验室是国家发改委2017年首批批准建设的国家工程实验室,由中国电子科技集团公司电子科学研究院作为建设主体。作为国家科技创新体系的重要组成部分,其成立对于提升对潜在社会安全事件的主动发现、提前预警、及时防范能力,推动在社会风险感知与防控大数据应用领域的未来布局和产业的快速发展,具有重要意义。不过鉴于起步较晚,国内目前尚无大规模公开的数据,研究多处于零散状态,未成体系。  综上,《大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用》旨在探索利用海量的GDELT数据,以数据挖掘和机器学习方法为主要手段,揭示蕴含在开源大数据中的群体抗议事件的关联信号和发生机理,为群体抗议事件的实时检测、监控与预测预警提供数据、理论和模型基础,并对当前学界领域前沿进行了综述分析,为国内大数据驱动的社会安全态势感知领域贡献分析方法与系统应用案例。

大数据驱动的社会安全态势感知方法及应用 目录

第1章 大数据:社会安全研究的新范式
1.1 引言
1.1.1 社会安全事件
1.1.2 大数据时代的社会安全研究
1.2 社会安全态势感知
1.2.1 社会安全态势感知的必要性
1.2.2 态势感知的定义
1.2.3 社会安全态势感知概念模型
1.3 社会安全态势感知研究进展
1.3.1 社会安全事件的检测方法
1.3.2 社会安全事件的预测方法

第2章 数据源:无处不在的社会传感网络
2.1 社会安全领域常用数据源
2.1.1 宏观数据
2.1.2 原子事件数据
2.1.3 复合事件数据
2.1.4 社交媒体及其他非结构化数据
2.2 GDELT数据项目
2.2.1 GDELT数据库概况
2.2.2 GDELT数据表
2.3 GDELT数据实时采集
2.3.1 使用大数据架构的缘由
2.3.2 基于元数据队列的多线程数据获取方法
2.3.3 基于Hive的海量数据ETL方法
2.3.4 基于HDFS、Hive与SparkSQL的数据仓库构建技术

第3章 态势理解:群体抗议事件检测
3.1 目标和任务
3.2 频繁子图挖掘
3.2.1 问题描述
3.2.2 子图增长策略
3.3 基于频繁子图挖掘的群体抗议事件特征抽取方法
3.3.1 基本概念
3.3.2 GDELT数据预处理方法
3.3.3 基于图描述语言的事件交互图表示方法
3.3.4 事件交互图集构建方法
3.3.5 频繁子图挖掘
3.3.6 基于频繁子图的群体抗议事件特征构建方法
3.3.7 实验与分析
3.4 基于多分类器调优的群体抗议事件检测模型
3.4.1 检测模型框架
3.4.2 群体抗议事件检测评价指标
3.4.3 实验与分析
……

第4章 态势预测:未来社会安全事件
第5章 实践应用:全球安全威胁分析预警平台

总结
参考文献
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