结合TF-IDF的企业生产隐患关联预警及可视化研究

论文摘要

为有效利用企业在日常管理中积累的大量生产事故隐患记录,实现隐患预警,解决人工分析数据效率低、主观性强等问题,构建结合词频率-逆文档频率（TF-IDF）的企业生产隐患关联预警可视化模型。首先,运用先验（Apriori）关联规则算法挖掘各隐患间的潜在联系,获取信息中的隐藏价值;然后,引入TF-IDF算法优化关联规则,找出隐患间的关键规则;最后,运用可视化技术直观地展现挖掘结果。研究表明:可视化模型能快速、准确地实现隐患预警;对关联规则的优化,解决了Apriori算法支持度依赖性强的问题;挖掘结果能为企业安全管理者提供整改方向与依据。

论文目录

• 0 引言
• 1 数据挖掘理论基础
•   1.1 关联规则算法
•   1.2 关键词抽取算法
•     1.2.1 文本预处理
•     1.2.2 关键词候选集获取
•     1.2.3 TF-IDF关键词抽取
•   1.3 数据可视化技术
• 2 结合TF-IDF的隐患预警及可视化
•   2.1 企业生产隐患事务关联预警模块
•   2.2 结合TF-IDF的关联规则优化模块
•   2.3 关键项集及关联规则可视化模块
• 3 实例应用分析
•   3.1 企业原始数据准备
•   3.2 企业生产隐患数据关键项集抽取及可视化
•     3.2.1 隐患数据关键项集抽取
•     3.2.2 隐患数据关键项集可视化
•   3.3 企业生产隐患关联预警优化及可视化
•     3.3.1 隐患关联规则优化及预警
•     3.3.2 隐患关联规则可视化
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡瑾秋,张曦月,吴志强

关键词: 词频率逆文档频率,先验关联分析,优化排序,隐患预警,文本可视化

来源: 中国安全科学学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用

单位: 中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院

基金: 国家重点研发计划(2017YFC0805801),北京市科技新星计划(Z181100006218048)

分类号: TP311.13;X922

DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.07.027

页码: 170-176

总页数: 7

文件大小: 268K

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