基于大数据框架的开源情报特征提取算法

• 作者: 张猛
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 开源情报 大数据 开源情报特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息融合技术
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TN391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2020.09.009

摘要

开源情报是全源情报体系中重要的组成部分,随着移动通信技术和互联网的发展,大量的开源数据成为了越来越重要的情报信息来源.论文针对开源情报数据量大、数据类型多样、处理时效性要求高的特点,提出了一种基于Ha-doop大数据组件生态的开源情报处理框架,将框架分为基础架构、数据搜集、数据处理和开源情报信息应用四层,基于该框架对现有基于TF-IDF权值的开源情报特征提取算法进行了改进,实现了海量开源情报数据特征的自动化提取,通过数据实验验证了该算法的有效性,与现有开源情报特征提取算法相比,改进后的算法在处理大规模开源情报数据时效率明显提高.