数据挖掘技术在铁路治安工作中的应用

• 作者: 包伟江 张瑞林 汪玉兮 钱沄涛 陈杰
• 来源期刊: 浙江理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 AprioriTid算法
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 机电与信息科技
• 页码范围: 694-699
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3851.2008.06.014

摘要

在获取铁路车站治安信息的基础上,利用典型的关联规则算法Apriori及其改进算法AprioriTid,对信息库中的数据进行了分析和验证,得出在治安违法案件中人、事、物之间的相互关系并以此预测未来铁路车站的治安情况.以指导车站治安管理中对重点时段、重点区段和重点案情的警力安排,使得在警力紧缺的情况下,科学、合理地安排警力.同时,笔者也对两种算法的效率进行了比较,AprioriTid无论是在算法的精度还是时间复杂度方面都要优于Apriori算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑞林	浙江理工大学信息电子学院	54	739	13.0	26.0
2	陈杰	浙江大学计算机学院	81	887	16.0	27.0
3	钱沄涛	浙江大学计算机学院	37	354	10.0	18.0
4	汪玉兮	浙江大学计算机学院	1	1	1.0	1.0
5	包伟江	浙江大学计算机学院	1	1	1.0	1.0