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复杂系统与复杂性科学  2014, Vol. 11 Issue (4): 19-22    DOI: 10.13306/j.1672-3813.2014.04.004
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基于MLE的恐怖组织袭击行为模式实证研究
赵法栋a, 庄弘炜a, 金振兴b
武警工程大学 a.装备工程学院,b.理学院,西安 710086
Empirical Studies on Attack Patterns of Terrorism Groups Based on MLE
ZHAO Fadonga, ZHUANG Hongweia, JIN Zhenxingb
a. School of Equipment Engineering, b. School of Science, Engineering University of Armed Police Force, Xi’an 710086, China
全文: PDF(769 KB)  
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摘要 为揭示恐怖组织的袭击行为模式,对袭击数量超过500件的恐怖组织袭击行为进行了统计实证。在袭击时间间隔服从幂律分布的假设下,采用最大似然估计法对其幂律指数进行估计,并采用Kolmogorov-Smirnov检验法进行真伪性检验。结果表明:各组织发动袭击的时间间隔均服从幂指数为1.8~3.1的幂律分布;恐怖袭击的阵发性与恐怖组织创立的早晚、生命周期的长短无关;组织平均活跃性与幂律指数并不具有正相关关系,组织规模的大小是影响其幂律指数的重要因素。
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作者相关文章
赵法栋
庄弘炜
金振兴
关键词 恐怖组织幂律分布平均活跃性实证研究最大似然估计    
Abstract:To reveal the attack pattern, terrorism groups which attacked more than 500 events were empirically studied. Under the hypothesis that their interevent time follow power-law distribution, the maximum-likelihood estimation was applied to estimate the power-law exponent, and then the Kolmogorov-Smirnov(KS) statistic was used to test the hypothesis. The results show that the interevent time distributions of all the groups are power-law; The burst of terrorism attacks has no relationship with the foundation time and the lifetime; There is no positive correlation between average activity and power-law exponent and the group size is the main factor to affect it.
Key wordsterrrorism groups    power-law distribution    average activity    empirical study    maximum-likelihood estimation
收稿日期: 2013-09-08      出版日期: 2026-06-22
基金资助:国家社会科学基金(11BZX016)
通讯作者: 庄弘炜(1969-),女,福建福清人,博士,教授,主要研究方向为军事装备学、人类行为动力学。   
作者简介: 赵法栋(1986-),男,山东肥城人,硕士,助教,主要研究方向为复杂网络与人类行为动力学。
引用本文:   
赵法栋, 庄弘炜, 金振兴. 基于MLE的恐怖组织袭击行为模式实证研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(4): 19-22.
ZHAO Fadong, ZHUANG Hongwei, JIN Zhenxing. Empirical Studies on Attack Patterns of Terrorism Groups Based on MLE[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2014, 11(4): 19-22.
链接本文:  
https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/10.13306/j.1672-3813.2014.04.004      或      https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/Y2014/V11/I4/19
[1] Barabási A L. The origin of bursts and heavy tails in human dynamics[J]. Nature, 2005, 435:207-211.
[2] Oliveira J G, Barabasi A L. Human dynamics :Darwin and Einstein correspondence pat terns[J]. Nature, 2005, 437:1251-1253.
[3] 樊超, 郭进利, 韩筱璞, 等. 人类行为动力学研究综述[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2011, 8(2):1-17.
Fan Chao, Guo Jinli, Han Xiaopu, et al. A review of research on human dynamics[J]. Comples Systems and Complexity Science, 2011, 8(2):1-17.
[4] 闫小勇. 人类个体出行行为的统计实证[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(2):168-173.
Yan Xiaoyong. Empirical statistics on individual human travel behavior[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(2):168-173.
[5] 朱军芳. 网络上集体行为的动力学研究[D].合肥:中国科学技术大学,2010.
Zhu Junfang. Dynamics research on network behaviours[D]. Hefei:University of Science and Technology of China, 2010.
[6] Clauset A, Young M. Scale invariance in global terrorism[DB/OL].[2013-01-20].http://arxiv.org/pdf/physics/0502014.pdf.
[7] Spagut M, Johnson N F, Restrepo J A, et al. Universal patterns underlying ongoing wars and terrorism[DB/OL].[2013-01-20].http://arXiv:physics/0605035v1.
[8] Zhu J F, Han X P,Wang B H. Statistical property and model for the inter-event time of terrorism attacks[J]. Chin Phys Lett, 2010, 27(6):068902.
[9] Global terrorism database[DB/OL].[2011-10-25].http://www.start.umd.edu/gtd.
[10] Asal V, Rethemeyer R K. The nature of the beast:organizational structures and the lethality of terrorist attacks[J]. Journal of Politics, 2008, 70(2):437-449.
[11] 龚小庆,王展. 关于Zipf律的一点注记[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2008, 5(3):73-78.
Gong Xiaoqing, Wang Zhan. A note on the Zipf's law[J]. Comples Systems and Complexity Science, 2008, 5(3):73-78.
[12] Newman M E J. Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law[J]. Contemporary Physics, 2005, 46(5):323-351.
[13] Clauset A, Shalizi C R, Newman M E J. Power-law distribution in empirical data[J]. SIAM Review, 2009, 51(4):661-703.
[14] 姚灿中,杨建梅. 幂律拟合的进展及其在产业网络中的应用[J]. 管理学报, 2008, 5(3):371-375.
Yao Canzhong, Yang Jianmei. Power-law fitting problems and application to several industrial networks[J]. Chinese Journal of Management, 2008, 5(3):371-375.
[15] 樊超, 郭进利, 纪雅莉, 等. 基于图书借阅的人类行为标度律分析[J]. 图书馆情报工作, 2010, 54(15):35-39.
Fan Chao, Guo Jinli, Ji Yali, et al. Analysis of human behavior scaling law based on library loans[J]. Liberay and Information Service, 2010, 54(15):35-39.
[16] Zhou T, Kiet H A T, Kim B J, et al. Role of activity in human dynamics[J]. Europhysics Letters, 2008, 82(2):28002.
[1] 李本先, 方锦清. 恐怖组织多层网络模型及其特性[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2023, 20(4): 56-60.
[2] 谭桂敏, 汪丽娜, 臧臣瑞. 耦合二分网络识别通信系统流量的时空特征[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2022, 19(2): 71-79.
[3] 王志平, 王佳. 基于超网络的舆论演化动态模型[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2021, 18(2): 29-38.
[4] 卢美丽, 高宇佳, 叶作亮. 在线顾客购买阵发性的测量和调节作用[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2020, 17(1): 71-80.
[5] 李鹤龄, 王雅婷, 杨斌, 沈宏君. 完全开放系统的幂律分布及其适用对象[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2019, 16(3): 71-78.
[6] 钱晓东, 杨贝. 基于复杂网络模型的供应链企业合作演化研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2018, 15(3): 1-10.
[7] 李鹤龄, 王娟娟, 杨斌, 沈宏君,. 产生幂律等分布的一种机制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2016, 13(4): 18-25.
[8] 李本先, 凌云翔, 方锦清, 梅建明. 恐怖组织如何编制网络[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2016, 13(1): 68-73.
[9] 李艳, 韩华, 汪金水. 基于泊松理论的动态股票网络投资模型[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015, 12(3): 70-76.
[10] 姚灿中. 物流系统出库行为动力学的统计特征分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(4): 80-86.
[11] 吴振宇, 胡军, 李德毅. 社会标注系统幂律特性分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(2): 5-16.
[12] 阎春宁, 史定华. 幂律思考系列文章2—无标度网络的不同定义和包含关系[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(2): 1-4.
[13] 杨宝莹, 胡延庆. 统计推断方法在复杂网络中的应用[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(1): 67-76.
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