基于數(shù)據(jù)挖掘的軍事情報分析系統(tǒng)研究.pdf

1、文本挖掘（Text Mining,簡稱TM）,也稱作文本數(shù)據(jù)挖掘(Text Data Mining),通俗地說，就是從文本或大量文本的集合中發(fā)現(xiàn)有用信息和知識過程。 隨著新軍事革命進一步深化，世界各國為尋求軍事制高點，下大力建設信息化軍隊。軍隊信息化建設的核心就是軍事信息系統(tǒng)的建設，而軍事情報分析系統(tǒng)則是信息系統(tǒng)的重要組成部分，如何提高情報分析效益，縮短指揮信息環(huán)路周期，提高信息系統(tǒng)的輔助決策效益，成為信息化建設中重中之重的問題

2、。 目前，各級情報偵察部門收集匯總的大量分析報告主要采用傳統(tǒng)的處理方式進行分析利用。特別是在定量分析中主要采用IR和IE 兩種技術，制約了情報分析的發(fā)展。本文在軍事情報分析中引入文本挖掘技術，并利用ACTC作為分類工具，采用關聯(lián)分析分類方法，對大量的中文文本情報，進行了分類，明顯提高了情報分析效益。 運用數(shù)據(jù)挖掘技術對情報進行分析處理，將有利于提高情報分析系統(tǒng)的效率和精度。本論文主要就以下問題進行了研究。 1)

3、文本挖掘的概念、過程、研究課題、應用領域，及其與DB、IR、IE的區(qū)別與聯(lián)系。 2) 基于統(tǒng)計模型的常見文本分類技術，包括文本的向量空間模型〔VSM〕表示、文本預處理，文本分類算法和分類評估標準。 3) 軍事情報分析系統(tǒng)的構成及功能，及其在軍事指揮系統(tǒng)中的位置。 4) 基于數(shù)據(jù)挖掘的軍事情報分析系統(tǒng)的總體設計，系統(tǒng)需求，結構和處理流程，文本訓練模塊和文本分類模塊的設計框架，最后用實驗數(shù)據(jù)佐證論文觀點。 本