时空轨迹数据挖掘在公安经济群体事件管理中的应用

• 作者: 王仲妮 靳涛
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 群体事件 时空轨迹 Apriori算法 并行运算 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 78-80
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.01.027

摘要

群体事件预测对群体事件管理具有重要作用.文章通过分析时空轨迹数据的特点,首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘,其次对时空轨迹数据进行预处理,最后通过优化Apriori算法,提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时空轨迹数据挖掘算法,实现在并行运算环境下对时空轨迹数据进行关联规则挖掘.实验表明:该算法可以找出经济群体事件发生的关键因素特征,这些特征值符合不同类型经济事件的特点,为公安行业经济群体事件管理提供决策部署依据.

作者信息

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