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利用贝叶斯神经网络模型预测尼日利亚恐怖袭击的性质
1. 引言
恐怖事件常引发民众的恐惧、无助、愤怒等情绪，有效管理这些事件以避免报复性攻击至关重要。多年来，人们一直在研究恐怖主义，试图找出其背后的主要因素，并制定反恐政策。然而，恐怖主义的复杂性使得政府难以找到持久的解决方案。识别恐怖主义意识形态和预测未来恐怖袭击既重要又耗时。
机器学习算法和数据挖掘技术已被用于理解恐怖活动的各种因素。此前已有多项研究利用不同的模型和方法来检测、跟踪和预测潜在的恐怖活动，如自适应安全分析和监测系统、分类模型、视觉分析方法等。但目前关于结合自杀、武器类型、攻击类型和地区等多因素对未来恐怖活动进行预测的研究较少。本文旨在开发一个贝叶斯神经网络模型来预测尼日利亚恐怖袭击的类型。
2. 材料与方法
2.1 研究数据
本研究使用的是通过谷歌表单收集的原始数据，表单设计确保了受访者的个人信息不会与他们的回答相关联，并随机分发给尼日利亚不同州的不同平台。收集的数据包含了恐怖袭击的多种信息，如袭击类型（武装袭击、暗杀、爆炸等）、恐怖分子的目标（教育机构、政府办公室等）、受伤或死亡人数、袭击的成功情况、时间、地点等。
2.2 恐怖主义数据的模型变量
- 目标或因变量 ：恐怖袭击的性质，包括武装袭击、暗杀、爆炸、设施/基础设施攻击、劫持、徒手攻击和绑架。
- 特征变量 ：
- 武器类型：假武器、枪支、近战武器（如刀）、核/爆炸物、破坏设备等。
- 实施者数量。
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