在進入正題之前，我們先來看一個例子：

美國國防部長卡特（AshCarter）曾赴硅谷招募頂尖科技人才。連年來的信息大爆炸使得五角大樓不得不將眼光聚焦高科技硅谷，以沖擊反恐。美國中央情報局的CTOGusHunt暗示，為了提高情報闡明本領，他們已經加速了運用云計較的步驟。

神秘的大數據平臺Palantir就是美國CIA、FBI等尋求的相助工具。Palantir最為人津津樂道的案例有兩個，一是此前美國當局追捕本拉登動作中，Palantir飾演了重要的情報闡明的腳色；二是Palantir協助多家銀行追回了納斯達克前主席麥道夫BernieMadoff所埋沒起來的數十億美元巨款。

Palantir在洛杉磯警局通過技能與業務的深入交換與相助，回收Palantir的Gotham平臺，構建了一套洛杉磯警局的語義常識搜索挖掘平臺，用于日常的警方業務事情中。該平臺全面整合警情日志文檔、電子表格數據、數據庫等布局化數據和電子郵件、文檔、圖片、錄像等非布局化數據，對種種多源異構，繁雜的信息舉辦清洗梳理，總結提煉為八個要害的信息實體：人、車、位置、罪案、逮捕、文件、備注與其他。實體自己尚有差異的屬性，差異個別之間還存在這相應的常識關聯。Palantir公安大數據語義常識搜索平臺成立今后，警方就可以通過很是簡捷的前端搜索頁面，來搜索指定的種種實體與線索。

Palantir的搜索功效與百度等通用搜索引擎完全紛歧樣，并不完全基于要害詞，而是摸索搜索背后的關聯干系，搜索功效如上圖所示。這里，中間的焦掉是搜索的嫌疑人“Michael Barton”，通過Palantir平臺，可以快速將種種錯亂的數據通過可視化平臺的形式匯聚到一起，最終我們發明該犯綜合立體化視圖，個中包羅：利用的手機，入境記錄，逮捕時開的車，逮捕的案子，同時涉嫌一起偷竊案，包羅已有的兩次審訊記錄。點擊任何一個節點，右邊會展示其具體的屬性與其他實體的關聯干系。譬喻，點擊該車，可以展示出該車的汗青所有被抓拍的照片與數據。辦案人員同時可以按照關聯毗連一層一層往下挖，，并人機互動，增補各類篩選條件，將恍惚的破案線索慢慢求精，最后極大的提高破案精確性與效率。

綜合大數據的前沿技能希望，可以綜合研判出大數據反恐平臺背后的三大要害技能：常識圖譜、大數據人機可視化交互、非布局化精準搜索與挖掘。別離先容如下：

常識圖譜

常識圖譜本質上是一種語義網絡，圖中的結點代表實體（entity）可能觀念（concept），邊代表實體/觀念之間的各類語義干系。Palantir在圖一中利用的就是常識圖譜的技能，個中嫌疑犯、車、手機等都節點屬于常識圖譜中的實體，而邊就是實體之間的干系。常識圖譜答允用戶搜索引擎知道的所有事物、人物可能處所，并且可以或許顯示查詢的及時信息。常識圖譜技能表征了公安大數據的本質語義關聯，比傳統的干系型數據庫越發自由多樣化，更適合于公安的辦案。

大數據人機可視化交互

運用了大數據可視化、常識圖譜化、輿圖GIS化等手段，同時開放了大量利便的人機交互接口，實現了人與呆板的完美融合，也實現了人與人之間的協同事情，大大晉升了警務人員掌控數據的本領。

非布局化語義精準搜索與挖掘

非布局化大數據指的是文本、圖像與視頻等信息，比傳統布局化數據的信息量大得多，非布局化語義精準搜索與挖掘，是指在常識圖譜的基本上真正領略用戶的搜索請求，不再拘泥于用戶所輸入請求語句的字面自己，而是透過現象看本質，精確地捕獲到用戶所輸入語句后頭的真正意圖，并以此來舉辦搜索與挖掘，從而更精確地向用戶返回最切合其需求的搜索功效。

大數據闡明東西和技能，團結文本挖掘、呆板進修以及本體建模，已成為舉辦軍事安詳威脅預測、檢測和早期階段防范的第一道防地。如今大數據和數據科技，通過改造協作和數據闡明，減低了情報觀測進程的繁瑣水平，以便機構更等閑地檢測到國度安詳威脅。

通過闡明可怕分子日常各類信息，如通話、交通、購物、結交、電子郵件、談天記錄、視頻等，對可怕行為產生前舉辦預警和過后闡明排查，越來越成為國際防范反恐的通用手段之一。