基于深度自编码的恐怖袭击风险预测研究

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	作者：张珊珊 关键词：恐怖袭击风险预测 ; 深度自编码 ; 逻辑斯蒂回归 ; 分类 中文刊名：JJKJ 英文刊名：Technology and Economic Guide 机构：河北地质大学信息工程学院; 出版日期：2019-05-25 出版单位：科技经济导刊 年：2019 期：v.27;No.677 语种：中文; 页：JJKJ201915017 页数：2 CN：15 ISSN：37-1508/N 分类号：41-42

摘要

针对现有的恐怖袭击风险预测模型忽略事件中链接信息的问题,提出了一种基于深度自编码的恐怖袭击风险预测模型。该模型通过两个深度自编码器分别学出恐怖袭击事件中的链接信息和属性信息低维特征表示,然后将两个低维表示水平连接作为第三个自编码器的输入来获得恐怖事件的低维特征表示,最后通过逻辑斯蒂回归模型进行分类,从而将预测问题转化为分类问题。在PIT(the Profile in Terror project)知识库中收集的恐怖袭击事件上进行仿真实验,结果表明该方法预测精度达到85.53%,证明了该模型的优越性。
        

引文

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