多源數(shù)據(jù)融合的公共安全事件檢測與關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘.pdf

1、公共安全是社會尺度下公民得到的外部環(huán)境和秩序的保障，其管理水平在一定程度上反映了一個國家或地區(qū)的公共服務(wù)水平。近年來，由于國內(nèi)不同地區(qū)收入差距的加大、以及周邊政治環(huán)境的動蕩，危害公共安全的事件時有發(fā)生，給公民個人生命和財產(chǎn)帶來了嚴(yán)重?fù)p害；同時隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及使得事件消息的傳播不再受空間限制，傳播行為也更為復(fù)雜，給傳統(tǒng)的公共安全事件管理模式帶來了巨大挑戰(zhàn)。針對這一需求，本文提出一種基于多源數(shù)據(jù)融合的公共安全事件檢測與關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘方法，

2、利用新事件檢測技術(shù)完成對危害公共安全事件的檢測，并對同系列公共安全事件的觸發(fā)傳播規(guī)律，以及不同系列公共安全事件之間的共性進(jìn)行分析。研究首先基于互聯(lián)網(wǎng)上公開的新聞和微博數(shù)據(jù)，結(jié)合其他多種數(shù)據(jù)源（如地區(qū)人口分布數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)等），借助向量空間模型及地名樹等方法完成新聞報導(dǎo)模型與事件模型的構(gòu)建，采用基于語境過濾的事件類型標(biāo)定算法與基于Single-Pass聚類算法的事件檢測方法對公交車爆炸、暴力恐怖、校園砍殺三類系列事件進(jìn)行識別與提取，并基