面向公共安全的数据挖掘理论和方法
大数据在公共安全治理的创新应用
大数据在公共安全治理的创新应用随着信息化时代的到来，大数据技术的发展与应用已经深刻地改变了人们的生活方式与社会治理模式。
在公共安全领域，大数据技术的创新应用为城市的安全治理提供了新的路径和方向。
本文将阐述大数据在公共安全治理中的创新应用，并探讨其对城市安全治理模式的影响。
一、大数据技术在公共安全领域的应用及价值1.智能化安防监控系统随着摄像头、传感器等硬件设施的不断普及，城市中的大量监控数据正在不断产生。
利用大数据技术，可以对城市中的监控数据进行实时分析、处理与挖掘。
基于大数据技术的智能化安防监控系统可以自动识别出现行为异常的目标，并通过分析数据发现犯罪的趋势、模式等，进一步提高城市的安全治理水平。
2.预测性分析大数据技术可以对城市的历史数据进行整合、分析，进而预测可能发生的事件。
在治安管理方面，可以通过对历史犯罪案件的分析，预测哪些地区、哪些时段容易发生犯罪，从而提前采取相应的安全措施。
大数据技术还可以通过对各种社会事件的数据分析，帮助政府对未来可能发生的社会问题做出预警和应对措施，提高城市的整体治理水平。
3.精准执法与应急处置基于大数据技术的公共安全治理可以实现对城市中犯罪分子的精准定位和追踪，提高了执法部门的工作效率。
大数据技术还可以实现对灾害、事故等突发事件的及时响应与处置。
可以通过对城市交通流量、人员密集度等数据的实时监测，预判可能发生的交通拥堵、人员聚集等情况，从而提前调度应急资源，减少事故发生的影响。
4.信息共享与联动处置大数据技术可以实现不同部门间数据的共享与联动。
在公共安全治理中，各行政部门、执法部门、应急管理部门等可以通过大数据技术实现信息的共享与联动处置。
治安部门与交通管理部门可以通过大数据技术实现对城市交通与治安情况的联动监控与处置，保障城市的整体安全。
5.社会舆情监测大数据技术可以通过对社会网络舆情的分析与监测，提前发现可能产生的社会不稳定因素。
在公共安全治理中，可以利用大数据技术对社会网络上的言论、情绪等进行监测分析，及时发现并处理各类谣言、不实信息等，维护社会的稳定与安全。
我国公共数据开放领域知识融合测度研究
我国公共数据开放领域知识融合测度研究一、研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
公共数据作为政府提供的重要信息资源，对于促进经济社会发展、提高政府治理能力和服务水平具有重要意义。
我国政府高度重视公共数据开放工作，不断加大力度推进公共数据开放领域的知识融合测度研究。
目前我国在公共数据开放领域尚缺乏系统性的研究和理论体系，尤其是在知识融合测度方面仍存在一定的巟缺。
开展公共数据开放领域知识融合测度研究具有重要的理论和实践意义。
本研究旨在通过对我国公共数据开放领域的知识融合测度进行深入探讨，为政府部门和相关企事业单位提供科学、合理的数据开放政策制定和实施依据，促进公共数据的合理利用和价值挖掘。
本研究还将为其他国家和地区在公共数据开放领域的知识融合测度研究提供借鉴和参考。
1.公共数据开放的定义和意义公共数据开放是指政府或其他组织将其拥有的数据资源向社会公众免费提供访问、使用和复制的一种服务方式。
公共数据开放的意义在于促进了数据的共享与交流，提高了数据利用的效率和质量，推动了创新和发展。
通过公共数据开放，政府可以更好地了解民意和社会需求，制定更加科学合理的政策和规划；企业可以利用开放的数据进行市场分析和产品研发，提高竞争力；科研机构可以利用开放的数据进行研究和探索，推动科技进步。
公共数据开放还有助于建立信任和透明度，增强政府的公信力和社会治理能力。
加强公共数据开放领域的知识融合测度研究具有重要的理论和实践意义。
2.国内外公共数据开放现状分析随着信息技术的快速发展，公共数据开放已经成为全球范围内的一个重要议题。
各国政府和组织纷纷认识到公共数据开放对于提高政府治理能力、促进经济发展和创新具有重要意义。
本文将对我国公共数据开放领域的现状进行分析，并对比国外的发展趋势。
公共数据开放已经取得了一定的成果，许多国家和地区都制定了相关政策和法规，推动公共数据的开放共享。
欧盟于2014年发布了《公共数据开放指导原则》，旨在促进欧洲范围内的公共数据开放。
网络安全事件的数据挖掘方法研究
网络安全事件的数据挖掘方法研究随着现代信息化社会的发展，网络已经成为了人类生活中必不可少的一部分。
然而，网络安全问题却也日益凸显，网络攻击事件、黑客入侵等问题屡见不鲜，给网络安全带来了极大的威胁。
如何有效地保护网络安全，成为了现代社会亟待解决的问题。
而数据挖掘方法可以用来分析、监测网络安全事件，实现对网络安全的有效保护。
一、网络安全问题与数据挖掘随着网络化时代的到来，网络攻击、黑客入侵等问题开始频繁出现，给网络安全带来了巨大的威胁。
网络安全问题的解决，需要借助于大量的数据支撑。
而传统方法对于大量的网络安全事件数据分析、处理会显得非常费时费力，因此引入数据挖掘技术，对网络安全进行有效保护具有相当的作用。
数据挖掘是一种利用统计、人工智能、机器学习等方法，从大量的数据中发掘出有价值的信息和模式的过程。
而网络安全数据作为一种特殊的数据类型，与普通的数据存在差异。
对于网络安全数据，其特点主要表现在以下几个方面。
首先，网络安全数据种类繁多、数据量庞大。
包括网络攻击记录、日志记录等等，其数据量极为庞大、种类繁多。
因此数据挖掘技术的应用能够大大减少手工处理数据的时间和精力，提高数据的分析效率。
其次，网络安全数据存在着一定的时效性，对于网络安全问题的快速响应具有重要的意义。
网络安全数据的实时监测与分析，可以实现对网络安全事件的快速反应，有效遏制网络攻击事件的发生。
再次，网络安全数据存在噪声、异常值等不良数据。
而数据挖掘技术可以通过数据预处理、离群点检测等方法去除不良数据，提高对数据的准确性。
最后，网络安全数据存在着一定的隐私性，需要进行信息保护。
因此，数据挖掘技术还需要保护被分析数据的隐私性，避免数据泄露等信息安全问题的出现。
二、网络安全数据挖掘方法网络安全事件的数据挖掘技术包括数据预处理、数据规约、特征提取、特征选择、分类模型的构建等过程。
（1）数据预处理网络安全数据中存在着很多噪声数据和异常数据，对于数据挖掘的效果会产生较大的影响。
大数据在公共安全领域的应用预防犯罪与安全管理
大数据在公共安全领域的应用预防犯罪与安全管理大数据在公共安全领域的应用——预防犯罪与安全管理随着科技的不断发展，大数据技术已经成为公共安全领域的一项重要工具。
大数据的应用不仅可以为公共安全带来创新与突破，还能有效预防犯罪并提升安全管理水平。
本文将重点探讨大数据在公共安全领域的应用，从预防犯罪和安全管理两个方面进行分析。
一、预测犯罪趋势传统的犯罪预测主要依赖于警察经验和历史数据，但这些方法的准确率有限。
而大数据分析技术使得我们能够更好地预测犯罪趋势，从而更好地制定安全防范措施。
首先，大数据可以帮助我们分析犯罪事件的时空分布规律。
通过收集、整理、分析历史犯罪数据和人口流动数据，我们可以了解不同地区和不同时间段的犯罪率，进而预测未来可能出现的犯罪高发区域和时间段。
这有助于警方和政府制定更加精准的治安巡逻计划和资源调配方案。
其次，结合人工智能和机器学习算法，大数据还可以对个体进行风险评估。
通过分析大量个体的人口特征、行动轨迹以及社交网络等信息，我们可以预测某个个体参与犯罪的潜在倾向。
这种个体化的预测模型可以帮助警方有针对性地加强对潜在嫌疑人或高风险人群的监控和干预，提前阻止犯罪的发生。
二、加强安全管理大数据不仅对犯罪预测有着重要作用，还可以加强公共安全管理的效果。
通过对大数据的分析，我们可以更好地监控和管理公共安全事件，提高反应速度和决策的准确性。
首先，大数据可以用于智能监控系统。
传统的监控摄像头只能提供有限的信息，效果有限。
而利用大数据技术，我们可以实现摄像头图像的实时分析，通过人脸识别、行为分析等技术手段，自动发现可疑行为、异常事件，实现对安全事件的实时监控和快速响应。
其次，借助大数据技术，我们可以建立更加全面而高效的预警机制。
通过对多源数据的联合分析，我们可以更加准确地识别出可能发生的安全事件，并及时进行预警和应对。
这种有针对性的预警机制，可以帮助警方和应急机构更好地做出决策，并在事态发展之前采取相应的措施，最大程度地减少安全风险。
传染病疫情数据挖掘及应用研究
传染病疫情数据开掘及应用探究近年来，传染病的爆发和传播速度越来越快，对全球公共卫生安全带来了巨大恐吓。
而随着大数据和人工智能技术的快速进步，传染病疫情数据开掘及应用也逐渐成为了重要的探究领域。
本文将探讨传染病疫情数据开掘的方法和在应对传染病疫情中的应用。
起首，传染病疫情数据开掘需要从大量的数据中提取有价值的信息。
这些数据可以包括社交媒体上的用户发帖、新闻报道、医院的就诊记录等。
例如，在探究新型冠状病毒的传播过程时，探究人员可以从社交媒体上得到到大量的关于病例、患者症状和疫情扩散的信息。
他们可以利用自然语言处理技术从这些信息中提取出有用的数据，并应用数据开掘算法进行分析。
其次，传染病疫情数据开掘的方法包括聚类分析、关联规则开掘、分类算法等。
聚类分析可以援助探究人员将病例划分为不同的类别，从而更好地理解疫情的特点。
关联规则开掘可以发现不同变量之间的关联干系，比如病毒传播与人群流淌的干系，有助于设计针对性的防控措施。
分类算法可以依据已有的病例数据，猜测将来可能出现的感染风险，并提供科学依据给决策者。
在应对传染病疫情中，传染病疫情数据开掘的应用具有重要的意义。
起首，它可以援助决策者准确评估疫情的风险和严峻程度。
通过对历史数据和实时数据的分析，探究人员可以得出有关疫情的重要特征，如传播途径、高风险区域等。
这种准确的评估可以援助政府和卫生部门制定有效的疫情防控策略，准时实行措施遏制病毒传播。
其次，传染病疫情数据开掘还可以援助决策者更好地分析疫情的传播规律和趋势。
通过对大量的数据进行开掘和分析，可以发现传染病的传播速度、传播途径和传播范围等规律。
这些规律可以为疫情猜测和控制提供重要依据，有助于指导疫情防控工作的开展。
最后，传染病疫情数据开掘还可以援助决策者进行风险评估和预警。
通过对大量数据的分析，可以识别出高风险区域、高感染人群等，并依据这些信息制定相应的防控措施。
这样可以有效地缩减人员流淌和交叉感染，从而遏制疫情的扩散。
大数据技术在公共安全中的应用
大数据技术在公共安全中的应用在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和深度改变着我们的生活。
从商业领域到医疗保健，从交通出行到公共安全，大数据的影响无处不在。
特别是在公共安全领域，大数据技术的应用为保障社会的稳定和人民的生命财产安全发挥着至关重要的作用。
公共安全涵盖了众多方面，包括但不限于社会治安、交通安全、消防安全、自然灾害应对等。
传统的公共安全管理方式往往依赖于人工经验和有限的数据，难以应对日益复杂和多变的安全挑战。
而大数据技术的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
大数据技术在公共安全中的一个重要应用是犯罪预测和预防。
通过收集和分析大量的犯罪数据，包括犯罪类型、时间、地点、犯罪人的特征等，运用数据分析模型和算法，可以发现犯罪的模式和趋势。
例如，如果某个地区在特定时间段内盗窃案件频发，通过大数据分析可以找出潜在的原因，如治安巡逻薄弱、监控设施不足等，并采取针对性的预防措施，如加强巡逻、增设监控摄像头等，从而降低犯罪的发生率。
在交通安全管理方面，大数据技术也大显身手。
交通管理部门可以通过收集车辆行驶数据、道路拥堵情况、交通事故信息等，进行综合分析。
利用这些数据，可以优化交通信号灯的设置，合理规划道路，提前预测交通拥堵情况，并及时发布交通信息，引导市民选择合适的出行路线，提高道路通行效率，减少交通事故的发生。
此外，大数据技术在应对自然灾害方面也发挥着重要作用。
气象部门通过收集大量的气象数据，结合地理信息和历史灾害数据，可以更准确地预测台风、暴雨、洪涝等自然灾害的发生时间、地点和强度。
这使得相关部门能够提前做好应急准备，组织人员疏散，调配救援物资，最大程度地减少灾害带来的损失。
大数据技术还为公共安全应急管理提供了有力支持。
在突发事件发生时，如恐怖袭击、公共卫生事件等，能够快速整合来自不同渠道的信息，包括社交媒体、监控视频、报警电话等，实现对事件的实时监测和态势感知。
通过数据分析，可以迅速评估事件的影响范围和严重程度，为决策制定提供科学依据，协调各方资源进行高效的应急处置。
基于大数据技术的智能公共安全管理系统设计
基于大数据技术的智能公共安全管理系统设计近年来，随着社会的不断发展和信息技术的迅猛进步，智能化的公共安全管理系统已成为城市管理的重要组成部分。
在大数据技术的支持下，智能公共安全管理系统能够通过数据分析、预警和决策支持等功能，提高城市的公共安全水平，减少事故和犯罪事件的发生。
本文将基于大数据技术，探讨智能公共安全管理系统的设计，并从数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等几个方面进行阐述。
首先，数据采集是智能公共安全管理系统的基础。
为了获取与公共安全相关的数据，系统需要整合多种数据源，如视频监控、传感器设备、社交媒体以及公共交通等。
利用大数据技术，这些数据源可以实现快速接入，并通过数据清洗和预处理等手段，提高数据质量和可用性。
其次，数据存储是智能公共安全管理系统的关键。
由于大数据量的特点，传统的数据库无法满足系统的需求。
因此，可以利用分布式存储技术，例如Hadoop和Spark等，构建庞大的数据湖或数据仓库，用于存储海量的公共安全数据。
此外，为了提高数据的处理效率，也可以使用内存数据库或缓存技术。
第三，数据处理是智能公共安全管理系统的核心功能。
借助大数据处理平台，系统能够对存储在数据仓库中的数据进行分析和挖掘。
其中，数据分析包括数据聚类、模式识别和异常检测等算法。
通过这些分析手段，可以从历史数据中挖掘出潜在的规律和关联，为公共安全管理者提供科学决策的依据。
同时，系统还应该具备实时数据处理的能力，以便对突发事件进行快速响应和预警。
最后，数据应用是智能公共安全管理系统的价值所在。
通过利用大数据技术，系统可以提供多种应用服务，以提升城市的公共安全水平。
例如，基于数据分析的预警系统可以实时监控城市的交通流量，当流量异常或超过阈值时，及时发出警报并采取相应措施。
此外，系统还可以与紧急救援机构、公共交通系统和执法部门等进行联动，以实现多方协同应对突发事件的能力。
总之，基于大数据技术的智能公共安全管理系统设计将为城市公共安全带来新的突破。
公安大数据技术方案
公安大数据技术方案背景介绍随着社会的快速发展，公安行业面临着越来越多的安全威胁。
在此背景下，公安机关需要运用更加先进的技术手段来提高安全防范能力。
其中，大数据技术成为公安机关加强安全防范的重要工具之一。
大数据技术在公安机关的应用数据分析公安机关需要将各种安全数据进行收集并进行分析，从而得出相关结论，进行推理分析。
大数据技术能够对有强关联性的数据进行串联和挖掘，并能在数据中发现一些潜藏的模式和规律。
通过对数据分析，公安机关可以有效地预测安全风险，从而有计划地采取相关措施。
网络安全现代社会的安全威胁主要来源于网络攻击。
为了有效地防止网络攻击，公安机关需要在网络安全监控、网络攻击预警、逃脱监控及分析等方面采取行动。
大数据分析技术在网络安全方面具有很大的优势，它能够对网络流量、活动日志、应用程序及其他各种数据进行分析，发现和预测网络攻击。
实时监控为了有效地进行人员管控，公安机关需要对公共场所、城市及其他各种区域进行实时监控。
大数据技术配合物联网技术（IoT）可以实现对公共场所的全面监控，通过数据挖掘等技术手段，公安机关可以及时找到异常行为，进行处理。
可视化大数据技术可以将收集到的数据按照一定的模式进行处理，从而生成可视化的结果。
通过分析这些可视化的结果，公安机关可以更清楚地了解当前安全风险状况，制定针对性强的安全预判和预警策略。
公安大数据技术方案为了更好地应用大数据技术在公安机关中，需要采取以下方案：数据维护与管理方案数据维护和管理是信息化建设的基础，是确保数据可信度和保密性的基础。
需要采用先进的数据维护和管理技术，确保公安数据的完整性和安全性。
数据挖掘技术方案数据挖掘技术是大数据处理的重要组成部分。
通过数据挖掘，可以识别数据中隐藏的模式和规律，并从中获取有价值的信息。
公安机关可以采用一些先进的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、分类、聚类、模式识别等方法，在数据中获取有用的信息。
实时监控技术方案实时监控技术是大数据技术在公安机关中的应用之一。
公共安全行业中的大数据分析与犯罪预测
公共安全行业中的大数据分析与犯罪预测近年来，随着科技的快速发展，大数据分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
而在公共安全行业中，大数据分析的应用更是被广泛运用于犯罪预测、事件应急和安全防范等方面。
本文将探讨公共安全行业中大数据分析的重要性，以及如何通过大数据分析实现犯罪预测。
一、公共安全行业中的大数据分析重要性1.1 收集大规模数据公共安全行业常常涉及到大规模的数据收集，包括但不限于监控录像、通信记录、社交媒体信息等。
这些数据包含了丰富的信息，有助于深入了解犯罪活动的规律和趋势。
1.2 发现潜在威胁通过大数据分析技术，可以从庞大的数据中筛选出潜在的威胁信号。
通过对多个数据源进行整合和分析，可以更准确地判断哪些人、哪些地区存在较高的犯罪风险，从而提早采取预防措施。
1.3 优化警务资源配置大数据分析可以帮助公共安全行业优化警力资源的配置。
通过对犯罪数据和警力分布数据的分析，可以合理调配警力，提高处置效率，做出更明智的决策。
二、大数据分析在犯罪预测中的应用2.1 数据预处理在进行犯罪预测前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换等。
这一步骤的目的是将原始数据转化为可用于分析的形式。
2.2 特征选择与构建模型在进行犯罪预测时，需要选择合适的特征或指标，并基于这些特征构建预测模型。
大数据分析技术可以帮助挖掘出最具预测能力的特征，并构建准确可靠的预测模型。
2.3 数据挖掘与模式分析通过数据挖掘和模式分析技术，可以从大量的数据中挖掘出隐藏的规律和模式，发现犯罪行为的潜在特征。
这些分析结果有助于犯罪预测和制定有效的防范策略。
2.4 实时监测和预警系统基于大数据分析的犯罪预测可以实现实时监测和预警。
通过不断地收集和分析最新的数据，可以及时发现潜在的犯罪风险，并通过预警系统向相关部门发出警报，加强安全防范和处理措施。
三、大数据分析在公共安全行业中面临的挑战及解决方案3.1 隐私保护在进行大数据分析时，需要处理大量的个人隐私信息。
公共安全行业中的大数据应用与犯罪预测
公共安全行业中的大数据应用与犯罪预测公共安全一直是社会稳定和人民幸福的基石之一。
随着科技的快速进步和信息化的发展，大数据在公共安全领域的应用正日益受到关注。
本文将探讨公共安全行业中的大数据应用，并重点讨论大数据在犯罪预测方面的作用。
一、大数据在公共安全行业的应用随着信息时代的到来，公共安全行业面临着日益复杂和多样化的威胁。
传统的手段和方法已经无法满足日益增长的安全需求。
而大数据技术的兴起给公共安全行业带来了新的机遇。
1. 精准警务大数据技术可以通过分析和挖掘大量的公共安全数据，实现对警务活动的精准化管理和指导。
通过对过去发生的各类案件和事件进行数据分析，可以找出潜在的犯罪规律和模式，帮助警方合理配置资源，提高犯罪打击效率。
2. 预警机制大数据技术可以实现对威胁和风险的实时监测和预警。
通过对社会各类数据源的大规模收集和分析，可以及时捕捉到异常活动和事件，并及时采取相应的措施，提前预防和化解潜在的安全风险。
3. 数据共享大数据技术可以实现警务数据的共享和整合。
不同部门和机构的数据可以通过大数据平台进行共享和交换，实现信息的高效流转和互联互通。
这样可以加强不同部门之间的合作和协调，提高安全事件处置的整体效能。
二、大数据在犯罪预测中的应用犯罪预测是公共安全行业中的一项重要任务。
而大数据技术可以通过对大量的历史犯罪数据和相关因素的分析，提供科学、准确的犯罪预测和风险评估。
1. 数据采集与整理犯罪预测需要大量的相关数据作为基础。
通过现代化的信息采集手段和大数据技术，可以实时获取各类与犯罪相关的数据，包括社会人口数据、经济数据、交通数据等。
同时，还需要对这些数据进行整理和加工，以便进一步的分析和应用。
2. 数据分析与建模大数据技术可以通过强大的数据处理和分析能力，对采集到的数据进行挖掘和分析。
通过运用数据挖掘、机器学习等技术手段，可以发现潜在的犯罪规律和模式。
在此基础上，可以构建犯罪预测模型，实现对犯罪行为的预测和评估。
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结构化主题（Structured Topic Modeling）是 如何演化的：什么时候开始，什么时候结束 ？ 结构化主题（Structured Topic Modeling）在 不同尺度下是如何演化的？
供讨论的考虑
在某一结构化主题演化过程中，什么因素在 演化的什么阶段扮演了重要角色：哪些数据 、哪些人和哪些行为起到了什么作用？ 一个结构化主题（Structured Topic Modeling ）是如何演化成为另外一个结构化主题的（ Non-parametric Bayesian model for causal inference ） 在已经知道各个因素之间相互关系基础上， 给定一个结构化主题，如何进行仿真和推演 ？
从一个方面而言，我们所要处理的空间由信息、行为与关系构成。我 们需要研究围绕这些因素研究表达、理解和呈现等相关的理论、算法 和系统。
Reality
Cyberspace
“三”个“跨”
不同类型数据及其 相关属性被整合到 一起，对所蕴含的 语义进行表现
视觉特征 提取 听觉特征 空间特征 时间特征 链接特征 元数据特征 „„
供讨论的考虑
数据真实性分析 从基于视觉关注度模型的特征选择到基于 社会关注度模型的数据选择 基于近似重复性检测的跨媒体数据涌现与 传播
内容3：跨媒体语义学习与内容理解
主要研究内容 社会事件结构模式表示：构建 事件结构化计算模型，建立主 题与事件间结构化描述 热点和敏感话题及重大事件检 测：建立可计算通感模型，挖 掘图像、网页、评注和标签之 间关联性 跨媒体语义单元学习：利用非 线性回归模型和多核学习对自 然属性和社会属性间关联关系 学习 基于群体智能的协同交互机制： 研究个体和群体行为参与跨媒 体语义理解的协同交互机制。
供讨论的考虑
从传统主题建模(Topic Modeling)到结构化 主题建模（Structured Topic Modeling）的 突破
发生了什么--》哪里发生了什么(Geotopic)？和谁相关？代表性的 comments、图像、视频有哪些？ 传统主题建模仅处理文本数据---》我 们需要处理的是存在复杂关联的不同 类型数据
高维
异构
多阶
Feature Fusion（ 异构特征融合：向量、矩阵、张量、图…） Dimension Reduction (高维特征降维：谱分析、流形学习) Heterogeneous Feature Selection （特征选择：注意力模型、关注度模型、稀疏表达） Cross-modal Metric Learning （不同类型特征进行相似度计算：典型相关系分析、多视
异构特征的分析
不同类型数据的分析
对于语义关联的异构特征、不同类型数据 的共享子空间（shared subspace）与共享 结构(share structure)的提取
跨媒体基元的定义与提取
跨媒体数据的索引
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内容2：跨媒体属性感知模型与行为计算
主要研究内容 跨媒体数据有效性辨识：辨识跨媒 体数据中所存在的矛盾和不真实 跨媒体数据重要性选择方法：建立 跨媒体数据质量评估方法 社会个体和群体交互机制：研究不 同模式社会属性行为，建立社会关 注度模型 跨媒体数据与社会行为相互作用规 律：研究网络跨媒体观点和事件传 播机制
沙漠
森林
海洋
上图：加入User-Location 下图：只有Location信息
示例：与位置相关的Topic检测与呈现
4
目的
从一个方面而言，我们所要处理的空间由信息、行为与关系构成。我 们需要研究围绕这些因素研究表达、理解和呈现等相关的理论、算法 和系统。
Reality
Cyberspace
4
目的ຫໍສະໝຸດ 传统主题建模不考虑人的因素---》我 们需要考虑人们转发、评注等行为
内容4：海量跨媒体数据挖掘与公共安全态势分析
主要研究内容 海量跨媒体数据高效处理：海 量数据并行计算、大规模数据 采样方法以及复杂度分析
供讨论的考虑
跨媒体数据关联挖掘：建立跨 媒体数据关联关系全景谱图， 挖掘与公共安全相关的模式和 知识
角学习）
“三”个“跨”
来自不同来源、彼此关联的各种类型媒体数 据汇聚到一起，多侧面、多视点表达语义。
CNN
不同来源的数据不均 衡出现在不同来源站 点，来共同表现语义
flickr YouTube
新华网
近似重复性检测（Near-duplicated detection） 主题建模与结构属性提取（Geo-Topic Modeling）：位置相关的主题检测、主题演化、主题 结构化元素提取 跨域与迁移学习（Cross-domain and Transfer learning）：先验知识迁移
11
“三”个“跨”
相互影响 Reality Cyberspace
个体与集群行为分析（Individual and Crowd Behavior Analysis） 复杂网络分析：影响力（Influence Analysis in Complex Network) 网络空间与现实世界的映射规律
面向公共安全的数据挖掘理论与方法
浙江大学计算机学院
2011.11
背景
《纽约时报》近日撰文介绍了美国“情报高级研究计划署”（IAR PA）正在开展大数据研究的相关部署，以及其他相关方的观点。 以下介绍其主要内容。 社会科学家正在尝试挖掘因特网上的海量资源，包括Web搜索、T witter消息、Facebook、博客、手机位置跟踪信息等。乐观的研 究人员相信这些“大数据”将能够揭示人类行为的社会学规律， 可以帮助研究人员预测政治危机、变革和其他社会与经济不稳定 问题，正如物理学家和化学家预测自然现象一样。 大型数据的可获得性和计算化已经促进了新统计技术和软件的出 现，从而能够管理信息量高达数十亿条的数据集。美国麻省理工 学院“集体智慧中心”的主任托马斯· 马龙（Thomas Malone） 称这是一项巨大的进步，因为可以使用的数据信息更加详细，类 别也更多，可以使用的预测算法也越来越多，从而有可能实现以 前不可能进行的预测。
不同类型数据之间的度量分析
来源不同跨媒体数据的跨域检索与排序 检索行为的理解 如何对数据更好整合（计算答案与无中生有 ）
内容6：面向公共安全的跨媒体呈现与验证和示范平台
主要研究内容： 社会事件因果推演与可控仿真：基 于因果推断，析取演化过程中重要 因素和决定性阈值，建立仿真环境 跨媒体呈现：以时间轴为核心，按 照空间地理索引，对事件和话题进 行呈现 公共安全快速预警与决策支持：基 于历史范例，评估公共安全事件以 及为预案制定提供依据 面向公共安全的综合验证和示范平 台：建立综合验证和示范平台，对 项目内容进行验证和示范
3
背景
目前，只有零星的案例能够为这种社会媒体挖掘的价值提供支持 。2010年惠普实验室利用Twitter的数据精确预测了好莱坞电影 的票房收入。2011年8月，美国国家科学基金会（NSF）资助科 研人员利用Twitter和Facebook等社会媒体来实时评估地震损害 。雅虎实验室的主任称，作为一个正面案例，通过观察有多少人 在检索“流感”来预测流感疫情的做法已被广为报道，但是这种 做法和利用美国疾病控制与预防中心的数据相比并没有太大改进 。麻省理工学院媒体实验室的一位计算机科学家表示，研究成果 将能帮助人们更好地认识世界上正在发生的事情，以及地方政府 如何处理这些情况。一些计算机科学家对于用Web搜索等指标来 预测政治不稳定性的做法表示怀疑。 另外有不少社会科学家和隐私权倡导者对这个项目持极端怀疑态 度，并称美国五角大楼在9-11恐怖袭击之前开展的一项寻找潜在 袭击份子的项目只留下了令人厌恶的回忆，隐私权倡导者还担心 公共数据和相关技术可能被用于隐秘信息方面的行动。
2
背景
美国政府对此表现出了兴趣。作为一个少为人知的情报部门，IAR PA于2011年夏天开始向社会科学家和企业征求想法，以找到能够 自动扫描21个拉丁美洲国家的“大数据”的方法。这个实验项目 由IARPA资助，于2011年4月启动，为期3年。 IARPA计划研发一套全自动化的系统，无需人的干预，可谓“天 空中的数据之眼”（data eye in the sky）。这项研究将不局限 于政治事件和经济问题，还将开发能够预测流行病、传染病等情 况的能力。这种自动化的数据采集系统重点关注大量人口的通信 、消费和移动方式，它将通过公共渠道获取数据，包括Web页面 查询、博客文章、因特网数据流、金融市场指标、摄像头数据流 、维基百科等。 而美国国防部“高级研究计划署”（DARPA）则打算在阿富汗实 现自动发现与暴乱相关的社会网络的目标。在最近的预算案中， 美国国防部称这种分析能够通过跟踪恐怖分子的会议、训练、材 料共享、资金流动等情况来找到他们。
如何进行呈现：Where+When+What+How
哪些结构化主题是关联的？
大规模数据处理的问题
课题4：海量跨媒体数据挖掘与公共安全态势分析
内容5：跨媒体搜索与内容整合
主要研究内容：
供讨论的考虑
跨媒体搜索：研究支持从一种类型媒 体检索另外一种媒体数据的综合检索 方法 问答式检索意图理解：实现对用户以 文本和图像等跨媒体样例来表达检索 意图的理解方法 跨媒体排序与相关反馈：研究综合考 虑热度、质量和内容等属性的排序方 法 跨媒体内容整合：以类比和联想等手 段，对跨媒体数据进行合成和多粒度 表示