中国安全科学学报

作者：胡瑾秋, 张曦月, 吴志强

单位：中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院,北京 102249

关键词：词频率-逆文档频率(TF-IDF),先验(Apriori)关联分析,优化排序,隐患预警,文本可视化

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

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。

来源：2019年第7期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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