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情报探索

• 理论探索 •    

适用于深度学习的公安情报结构化数据编码方法研究*

  徐南山   

  1. 中国人民公安大学侦查与反恐怖学院 北京 100038
  • 出版日期:2019-03-20 发布日期:2019-03-26
  • 通讯作者: 徐南山(1993—),女,2017级硕士研究生,研究方向为公安情报学。
  • 基金资助:
     
    *本文系四川省科技计划项目“基于深度学习的相机成像指纹提纯与压缩技术研究”(项目编号:2018JY0521)成果之一。

  • Online:2019-03-20 Published:2019-03-26

摘要: [目的/意义]旨在为公安情报数据挖掘与定量分析提供参考。[过程/方法]阐述深度学习技术在非结构化数据中的成功应用,对比结构化数据与非结构化数据的差异,分析使用深度学习技术对公安情报结构化数据进行数据挖掘与定量分析时存在的主要障碍,提出基于实体嵌入的编码方法解决现有编码方法存在的向量稀松、难以计算等问题。[结果/结论]基于实体嵌入的编码方法可实现类别数据向数值数据的有效转换,进而解决公安情报结构化数据不适用于深度学习框架的问题。

关键词: 公安情报, 结构化数据, 深度学习, 实体嵌入