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針對(duì)恐怖數(shù)據(jù)集中存在的屬性值殘缺問題，提出了基于最大化背景向量與行為之間依賴關(guān)系的壓縮背景空間（CCS）方法。該方法基于希爾伯特一施密特獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)和希爾伯特一施密特范數(shù)，它們能有效檢測(cè)變量間的關(guān)聯(lián)性。CCS通過使得背景向量線性投影后的低維特征與行為之間希爾伯特一施密特范數(shù)最大化，從而實(shí)現(xiàn)背景向量與行為之間的依賴關(guān)系最大化，更好地發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)聯(lián)性，減小屬性值殘缺帶來的影響。然后利用分類模型（如支持向量機(jī)（SVM））對(duì)所得到的低維特征進(jìn)行學(xué)習(xí)（ ccs+ SVM），實(shí)現(xiàn)高效預(yù)測(cè)。在MAROB數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明：與SVM模型、基于傳統(tǒng)特征提取方法（如PCA和CCA）的SVM模型以及已有的恐怖行為預(yù)測(cè)算法CONVEX相比，ccs+SVM的性能在查全率和F值上分別提高1.5qo和1.0%以上，而查準(zhǔn)率和ROC曲線下面積（AUC）值與最好性能相當(dāng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CCS+ SVM能夠較好地解決恐怖數(shù)據(jù)集中的屬性值殘缺問題。
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