一種基于中心性測量的恐怖襲擊網(wǎng)絡(luò)分析與事件預(yù)測方法，它屬于應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有方法對恐怖襲擊事件預(yù)測的準(zhǔn)確度低以及通用性差，難以有效指導(dǎo)反恐實(shí)戰(zhàn)的問題。本發(fā)明通過建立恐怖襲擊異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，提出了通用性和可擴(kuò)展性強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)中心性測量方法，能夠在此基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際反恐特點(diǎn)進(jìn)行靈活的分析和預(yù)測，既能夠反映恐怖襲擊事件屬性間的邏輯關(guān)聯(lián)性，也能夠體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)外部多源附加信息的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，提高恐怖襲擊事件預(yù)測的準(zhǔn)確度和通用性，有效指導(dǎo)反恐預(yù)警和防范實(shí)戰(zhàn)。本發(fā)明可以應(yīng)用于恐怖襲擊事件的預(yù)測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于中心性測量的恐怖襲擊網(wǎng)絡(luò)分析與事件預(yù)測方法。

背景技術(shù)

隨著世界多極化和經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展，恐怖主義成為近年來最大的威脅之一。如何防范和預(yù)警恐怖主義的產(chǎn)生及社會危害，是國家安全戰(zhàn)略的重要內(nèi)容。恐怖襲擊作為人為災(zāi)害，其事件發(fā)生受到多因素的影響，包括民族主義、個(gè)人行為等，嚴(yán)重影響恐怖襲擊預(yù)測和應(yīng)對的精準(zhǔn)性。當(dāng)前隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的興起，通過關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)推理等數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行恐怖襲擊事件預(yù)測已經(jīng)成為主流手段。如專利CN107704952A提出了一種基于隨機(jī)子空間的恐怖襲擊預(yù)測方法，建立了恐怖襲擊風(fēng)險(xiǎn)綜合評判分析模型，通過大數(shù)據(jù)分析手段，學(xué)習(xí)挖掘事件歷史數(shù)據(jù)庫中隱含的演化信息，進(jìn)而解決了恐怖襲擊偽裝樣本和干擾樣本的影響，提高恐怖襲擊事件預(yù)測的準(zhǔn)確度。專利CN109657011A則以犯罪團(tuán)伙為對象進(jìn)行子空間聚類分析，在此基礎(chǔ)上利用相關(guān)度模型分析恐怖襲擊事件與恐怖組織的相關(guān)關(guān)系，達(dá)到恐怖襲擊事件預(yù)測和預(yù)警的目的。

然而，恐怖襲擊事件數(shù)據(jù)包括日期、地點(diǎn)、組織、恐怖分子、受害者、目標(biāo)、攻擊武器等多類型、多屬性異質(zhì)信息，單一數(shù)據(jù)挖掘方法僅能從有限維度對恐怖襲擊事件進(jìn)行預(yù)測，如以事件發(fā)生地點(diǎn)、恐怖組織行為或恐怖襲擊目標(biāo)等為對象進(jìn)行挖掘預(yù)測。不同維度的預(yù)測原理和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度參差不齊，且準(zhǔn)確度普遍不高，預(yù)測方法通用性不足，難以有效指導(dǎo)反恐實(shí)戰(zhàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為解決現(xiàn)有方法對恐怖襲擊事件預(yù)測的準(zhǔn)確度低以及通用性差，難以有效指導(dǎo)反恐實(shí)戰(zhàn)的問題，而提出了一種基于中心性測量的恐怖襲擊網(wǎng)絡(luò)分析與事件預(yù)測方法。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采取的技術(shù)方案是：

基于本發(fā)明的一個(gè)方面，一種基于中心性測量的恐怖襲擊網(wǎng)絡(luò)分析與事件預(yù)測方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

構(gòu)建的恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)G＝{V,E,υ,ξ,ω_v,ω_e}，其中，ω_v和ω_e分別為表示節(jié)點(diǎn)權(quán)重和邊權(quán)重的向量，υ為節(jié)點(diǎn)類型的集合，ξ為邊類型的集合，V為全部節(jié)點(diǎn)的集合，E為全部邊的集合；

步驟二、恐怖襲擊異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中心性測量

采用中心性測量方法計(jì)算恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和連邊的重要度，并根據(jù)恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)鏈路進(jìn)行襲擊預(yù)測；

步驟三、恐怖襲擊異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測

計(jì)算恐怖襲擊異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中每對節(jié)點(diǎn)的相似度分?jǐn)?shù)，對于構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中所不存在的鏈路，將該鏈路中包含的節(jié)點(diǎn)對的相似度分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和，根據(jù)求和結(jié)果進(jìn)行得分排名，進(jìn)而進(jìn)行襲擊預(yù)測。

基于本發(fā)明的另一個(gè)方面，一種基于中心性測量的恐怖襲擊網(wǎng)絡(luò)分析與事件預(yù)測方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

構(gòu)建的恐怖襲擊加權(quán)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)G＝{V,E,υ,ξ,ω_v,ω_e}，其中，ω_v和ω_e分別為表示節(jié)點(diǎn)權(quán)重和邊權(quán)重的向量，υ為節(jié)點(diǎn)類型的集合，ξ為邊類型的集合，V為全部節(jié)點(diǎn)的集合，E為全部邊的集合；