[发明专利]基于位置推荐改进算法的恐怖袭击事件风险评估方法

摘要

本发明公布了一种基于位置推荐改进算法的恐怖袭击事件风险评估方法，包括：要素处理、区域划分、风险评估、模型验证步骤；针对恐怖袭击事件，从格网尺度将聚类算法与位置推荐算法结合，在基于位置推荐算法中引入影响要素分区过程以及恐袭事件的空间特征，在综合分析恐怖袭击事件影响要素的基础上对恐怖袭击事件进行空间风险评估并通过了模型的有效性检验。本发明方法极大提高了恐怖袭击评估的准确性与精确性。

主权项

1.一种基于位置推荐改进算法的恐怖袭击事件风险评估方法，针对恐怖袭击事件，通过影响要素分区和恐袭事件的空间特征建立恐怖袭击空间风险评估模型；所述恐怖袭击空间风险评估模型从格网尺度将聚类算法与位置推荐算法结合，综合分析恐怖袭击事件影响要素，由此实现对恐怖袭击事件的空间风险进行评估；包括：要素处理、区域划分、风险评估、模型验证步骤；具体过程包括：1)要素处理过程：选取并构造空间化的恐怖袭击影响要素，构建恐怖袭击影响要素数据库，包括多类恐怖袭击影响要素数据；对数据进行预处理、标准格网化处理和归一化处理，得到归一化的恐怖袭击影响要素空间数据；2)区域划分过程：采用多种聚类算法对空间进行区域划分，通过聚类质量指标评价不同聚类方法的聚类效果，并利用最大信息系数(MIC)得到不同区域各影响要素的最优比例关系；执行如下操作：21)利用多种空间聚类算法对要素数据进行区域划分；22)利用聚类评价标准来比较不同的聚类方法，得到最优空间聚类算法，选取最优方法进行聚类得到区域划分结果；23)对区域划分结果，利用最大信息系数(MIC)计算不同区域要素对恐怖袭击事件的影响程度，进而得到不同区域各影响要素的最优比例关系；3)风险评估过程：利用核密度分析法计算恐怖袭击发生地点在其周围邻域中的密度；通过相似性算法得到各个地块之间的相似性；将相似性与核密度结合，选出与未发生恐怖袭击地块相似性最高的多个区域，对区域的核密度值及对应的相似性数值进行加权求平均，计算得到各个地块发生恐怖袭击的可能性程度；4)采用十折交叉验证法训练和测试空间风险评估模型的性能，对恐怖袭击空间风险评估模型进行有效性验证；由此实现基于位置推荐改进算法的恐怖袭击事件风险评估。