基于Apriori算法的加油站危险因素关联规则挖掘

康健; 王庆梓; 张继信; 代濠源

doi:10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2023.02.011

北京石油化工学院学报 ›› 2023, Vol. 31 ›› Issue (2) : 62 -67. DOI: 10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2023.02.011

基于Apriori算法的加油站危险因素关联规则挖掘

康健, 王庆梓, 张继信, 代濠源

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摘要

影响加油站安全的各因素间的作用关系难以定量描述。系统梳理了加油站事故案例并提取关键信息，深入挖掘危险因素间逻辑关系。基于Apriori算法对加油站危险因素关联规则进行了挖掘分析及定量研究。首先对71起加油站典型安全生产事故的属性结构进行分析并建立了人、物、管的元数据框架；其次采用Apriori算法从多维分析角度对加油站事故的危险因素进行了规则挖掘，并对危险因素关联作用规律进行了定量分析；最后根据关联规则挖掘及定量分析结果，从事故属性和事故致因间提取了不同属性与致因间的重要关联规则，挖掘出三个维度共32条强关联规则，直观地展现出加油站事故中各危险因素间的内在联系，克服了面对大量语义信息难以人为全面定量分析的难题。