1.一种基于大数据的突发事件演化推理方法，其特征在于，包括：
(1)获取预设案例库中所有的案例，遍历每个案例的子事件，根据各案例中子事件发生时间的先后顺序形成每个案例的子事件链；
(2)针对每个案例的子事件链，获取各案例对应的子事件链的二项集至n项集，其中，n为正整数；
(3)将k项集中的各项进行两两比较，若比较的两项中存在相同的子事件，则进行合并得到合并项，比较合并项与k+1项集中的各项，若k+1项集中不包含合并项，则使合并项成为k+1项集的元素，其中，k＝2,…,n-1；
(4)以步骤(1)得到的所有子事件链以及步骤(3)得到的所有项集作为输入，依据Apriori算法得到1项集，将1项集中居中的概率作为支持度，比较1项集中各元素的概率与支持度的关系，将大于支持度的元素按照Apriori算法求解并不断选择大于支持度的项，剔除在求解过程中产生的小于或等于支持度的项，直至得到强规则项，将1项集中小于或等于支持度的元素按照Apriori算法求解并不断选择小于或等于支持度的项，剔除在求解过程中产生的大于支持度的项，直至得到弱规则项；
(5)根据用户输入的事件信息，以强规则项和弱规则项为依据，得到后续将会发生的子事件集合。
2.一种基于大数据的突发事件演化推理系统，其特征在于，包括：
子事件链生成模块，用于获取预设案例库中所有的案例，遍历每个案例的子事件，根据各案例中子事件发生时间的先后顺序形成每个案例的子事件链；
项集生成模块，用于针对每个案例的子事件链，获取各案例对应的子事件链的二项集至n项集，其中，n为正整数；
合成模块，用于将k项集中的各项进行两两比较，若比较的两项中存在相同的子事件，则进行合并得到合并项，比较合并项与k+1项集中的各项，若k+1项集中不包含合并项，则使合并项成为k+1项集的元素，其中，k＝2,…,n-1；
强弱规则项生成模块，用于以子事件链生成模块得到的所有子事件链以及合成模块得到的所有项集作为输入，依据Apriori算法得到1项集，将1项集中居中的概率作为支持度，比较1项集中各元素的概率与支持度的关系，将大于支持度的元素按照Apriori算法求解并不断选择大于支持度的项，剔除在求解过程中产生的小于或等于支持度的项，直至得到强规则项，将1项集中小于或等于支持度的元素按照Apriori算法求解并不断选择小于或等于支持度的项，剔除在求解过程中产生的大于支持度的项，直至得到弱规则项；
事件推理模块，用于根据用户输入的事件信息，以强规则项和弱规则项为依据，得到后续将会发生的子事件集合。