一种基于文本挖掘的铁路基础设施设备风险隐患识别模型

• 作者: 张秋艳 李擎 白磊
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路基础设施 风险隐患 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: U216.42|TP39
• 字数: 2774字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于文本挖掘的铁路基础设施设备风险隐患识别模型,该模型采用基于层叠隐马尔科夫的分词算法对长文本形式的设备质量问题数据进行分词处理,在此基础上,统计每类词出现的频度,识别铁路基础设施设备管理风险隐患,利用词云图可视化技术,对分析结果进行直观、清晰地展示.作者选取了兰州铁路局2012年1月～2016年4月期间4662条工务、电务和供电专业的铁路基础设施设备质量问题数据,验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白磊	北京交通大学交通运输学院	11	38	4.0	5.0
3	李擎	北京交通大学交通运输学院	7	24	4.0	4.0
4	张秋艳	北京交通大学交通运输学院	2	9	2.0	2.0