【原创好文】大数据时代下新型网络犯罪分析研究

涉网各类要素包括身份证、手机号、IMEI、虚拟身份号码等虚实数据形成内部关联，鉴于一级关系类🍍 数据的特点，优先考虑采用分布式文档型数据库进行存储，这些数据可以作为支撑涉网案件关联分析和信息核查的公共资源。 涉网主题信息围绕涉网主体对象和各类行为进行建库，实现对实体以及实体之间的关系进行全面刻画，优先可以考虑采用图数据库进行存储。基于图计算的各类算法，可以有效支撑数据分析挖掘工作，特别是针对多种涉网异常行为特征的广度遍历和黑灰产业链多层关系的深度遍历具有很好的支撑作用。

数据挖掘入门：技术和方法！

数据挖掘入门：技术和方法！ 来源：🍬 j9九游会官方登录数据派THU 全文共 4828 个字，建议阅读 10 分钟 数据挖掘更像是从荒凉的草原上收获美味的果实，而不是在广阔的矿山中寻找金矿。不知道有没有金脉，但草原上肯定有果实。然而在实际数据中，有很多神秘数据无法使用，也有很多数据不清楚这棵树是否真的结出可食用的果实。首先我们要清理草原，但是清理这片辽阔的草原需要很多时间。实际收获果实通常需要 80% 的时间。 即使数据最终变得干净也必须想出各种想法，才能收获高效和有价值的规则的果实。

面向算法认知战的开源情报智能化分析

智能化开源情报知识挖掘 数据挖掘的方法包括统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。统计分析法可以揭示目标的活动规律，从而发现敌方目标活动特点、行为习惯等；聚类分析法可以将数据按照不同的特征进行聚类，从而发现敌方的不同活动区域、不同组织结构或不同的目的；关联规则法可以挖掘出数据之间的关联关系和规则，从而发现敌方行动背后的关联事件和规律；序列模式法可以挖掘出数据之间的时序关系，从而预测敌方下一步可能的行动。 揭示目标活动规律。虽然算法认知战以高频、分层、精准、多样的形式。

银行「客户经营智能化」趋势简析

风险管理： 智能化趋势对银行在客户经营侧的风险管理能力提出了更高要求，通过构建智能风控系统，利用大数据和人工智能技术，银行可以实现对客户的信用状况、交易行为等进行实时监控和预警，同时银行还应利用模型算法对风险进行量化和评估，为风险决策提供科学依据。 5 数据智能化 数据智能化的关键在于要能为前文提到的客户、产品、渠道和工具等方面的决策提🚨 供精准、智能、快速的数据支持，具体有数据治理、数据挖掘和数据决策等三个方面。 0 1 数据治理： 这是实现数据智能化的基础，也是保障数据精准的。

基于动态本体的战场目标数据关联技术

基于动态本体的战场目标数据关联技术 本文发表于《指挥信息系统与技术》2023年第4期 作 者：刘伟 , 翟崎 , 李子 , 李东敏,李彭伟 引用格式： 🏀 j9九游会官方登录刘伟 , 翟崎 , 李子 , 等 . 基于动态本体的战场目标数据关联技术 [J]. 指挥信息系统与技术 ,2023,14(4):51-56. 以下文章来源于防务快讯 ，作者刘伟等 摘要 针对战场目标相关数据呈现的海量、异构、网络化分布、内涵丰富以及关联应用前景广阔等特征，利用动态本体的灵活组织特性，提出了基于动态本体的战场目标。