基于潜类别模型和关联规则的交通事故原因分析

• 作者: 吴爱华 陈妤婕
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 交通事故分析 聚类分析 潜类别模型 关联规则
• 年，卷（期）: 2018,（15）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 字数: 4829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.15.002

摘要

由于交通事故偶然性和大量影响因素的存在,不同类型的交通事故的影响因素不同.利用潜类别分析和关联规则挖掘的交通事故原因分析模型,先把交通事故聚类成不同的类别再进行关联规则挖掘.已有的关联规则算法会遗漏一些出现次数少但影响交通事故的严重程度的因素,对此,给出带权重的关联规则算法,用实验证明该算法可以有效克服影响因素被遗漏的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴爱华	上海海事大学信息工程学院	25	91	6.0	8.0
2	陈妤婕	上海海事大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0