基于聚类分析的中美航空事故调查报告中安全建议的研究

• 作者: 孙文龙
• 来源期刊: 海外文摘·学术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 安全建议 聚类分析 PYTHON MATLAB
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 0124-0126
• 页数: 3页
• 分类号: V328.2

摘要

航空事故发生后进行事故调查必不可少,安全建议作为事故调查报告的核心对以后预防事故的再次发生起着至关重要的作用。本研究运用文本聚类分析的方法,通过编写Python代码以及借助于MATLAB工具,运用k-means聚类算法实现了对中美航空事故调查报告中的安全建议的文本聚类分析。聚类的结果表明,在对安全建议文档相似度的计算上,“余弦相似度”比“欧氏距离”在对安全建议的处理上有着更好的效果。同时,本研究还讨论了在对安全建议进行聚类过程中所存在的几点不足以及在提高聚类效果方面提出了一些见解。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙文龙	中国民航大学飞行技术学院	2	0	0.0	0.0