海事事故的聚类与关联规则

• 作者: 杨柏丞 王哲凯 陈红玉 马建斌
• 来源期刊: 中国航海
• 学科: 交通运输
• 关键词: 海事事故 k-medoids聚类算法 Apfiori关联规则 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 航行安全
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: U698.6
• 字数: 4951字
• 语种: 中文

摘要

为进一步分析海事事故发生的潜在原因,保障船舶航行安全,在对比各海事局事故数据质量的基础上,以浙江海域海事事故数据库作为研究对象,通过对海上船舶风险及其影响因子进行识别,以事故类型为聚类中心,并与关联规则Aprion算法进行融合,以较高的挖掘精度实现对海事事故数据的致因分析.挖掘试验结果表明:基于k-medoids和Apnori组合的挖掘算法在提升度和挖掘精度上均优于传统的Apriofi算法.通过对逐条关联规则进行解释,分析出浙江海域海事事故的特征及致因,提出预防海事事故的建议和对策,保障浙江海域船舶的航行安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建斌	大连海事大学航海学院	10	8	2.0	2.0
2	陈红玉	大连海事大学航海学院	7	19	3.0	4.0
3	杨柏丞	大连海事大学航海学院	15	34	4.0	5.0
4	王哲凯	大连海事大学航海学院	4	7	2.0	2.0