恐怖行为预测算法研究.doc

摘要  随着文化建模的发展，背景知识开始用于预测恐怖组织在特定背景下的恐怖行为。组织的背景知识会影响组织采取的恐怖行为，因此利用组织的背景知识可以提高预测结果的准确率。目前，利用背景知识预测恐怖行为的预测算法大都在全局背景知识空间中利用单一算法进行预测。但是全局情况下的高维空间会导致距离函数失效以及数据稀疏问题，从而对预测结果产生影响。

因此，利用背景知识预测恐怖行为需要：1)针对不同恐怖行为提取与之对应的背景属性特征子空间，然后在背景子空间中进行预测，从而避免全局背景空间中距离函数的失效以及高维空间中数据稀疏对预测算法造成的影响；2)对于高维的数据我们需要通过高效的数据降维算法将高维空间的数据映射到低维空间上去，避免数据的冗余性，方便预测。 3）由于不同的背景知识对于行为的影响度是不同的。实际中往往检测不到影响程度较小的属性，对其处理将导致预测精度的波动性以及预测时间复杂度的增加，要尽可能多的考虑到各种背景知识对恐怖组织行为的影响。