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一种基于多叉树的并行Apriori算法 被引量：12
1
作者 郭方方 梁晓 +2 位作者 王慧强 钱真 陈江涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第6期1176-1180,共5页
在云计算环境下,如何在大数据中进行关联规则挖掘是目前研究的重点和热点.目前已有的并行Apriori算法访问数据库频繁,时间复杂度高,且存储开销大.据此提出一种基于多叉树的并行Apriori算法.首先,依据垂直分割的思想,将原事务数据库转换... 在云计算环境下,如何在大数据中进行关联规则挖掘是目前研究的重点和热点.目前已有的并行Apriori算法访问数据库频繁,时间复杂度高,且存储开销大.据此提出一种基于多叉树的并行Apriori算法.首先,依据垂直分割的思想,将原事务数据库转换为布尔型项目数据库并用二进制形式存储.其次,将记录集分割成n个子集,由多个节点并行计算,并使用多叉树结构存储频繁项.方法用于某网络安全态势感知系统后的结果表明,该算法与现有方法相比减小了对数据存储空间的要求,降低了数据库的访问次数,缩短了算法的运行时间. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 并行apriori算法 多叉树 二进制存储
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一种基于候选树分割的分布式并行Apriori算法 被引量：2
2
作者 陈小辉 文佳 +1 位作者 邢海波 王凌飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第S2期147-148,151,共3页
在分析现有多种Apriori变形算法之后,提出了基于候选树分割的分布式并行Apriori算法。该算法根据1-项集构造候选树,并根据预定规则将其分割为子树集,由多台节点机并行对子树集中的子树进行频繁项集判定,以提高Apriori算法的效率。
关键词 apriori算法 数据挖掘 分布式并行 候选树
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基于Hadoop的并行Apriori算法 被引量：1
3
作者 谢建峰 孙剑伟 《信息技术》 2018年第4期129-133,140,共6页
针对经典Apriori算法及其改进算法不能有效处理大规模数据集,提出基于Hadoop-MapReduce编程模型的两种改进算法:HAprioriK,HApriori2。其中HAprioriK需要k个MapReduce Jobs,而HApriori2仅需要2个就能在整个数据集上找到频繁k项集,两种... 针对经典Apriori算法及其改进算法不能有效处理大规模数据集,提出基于Hadoop-MapReduce编程模型的两种改进算法:HAprioriK,HApriori2。其中HAprioriK需要k个MapReduce Jobs,而HApriori2仅需要2个就能在整个数据集上找到频繁k项集,两种改进算法均充分利用了Hadoop平台的计算优势,可以轻松地处理大量数据。采用IBM的数据集进行改进算法有效性的研究,实验结果表明,HApriori2算法在不同规模的数据集和支持度下,能够有效地挖掘频繁项集,具有比HAprioriK更好的性能。 展开更多
关键词 MAPREDUCE 并行apriori算法 数据挖掘
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云计算下Spark并行Apriori算法林业病虫害防治研究 被引量：5
4
作者 孙广婷 李丹 +3 位作者 周唯唯 张俊杰 牛萌 邹佳旭 《森林工程》 2018年第4期45-51,共7页
林业病虫害防治一直是林业领域的头等大事,缺乏行之有效的决策处理是现阶段正待解决的问题之一。随着可获取的林业数据量急剧增加,数据处理难度逐渐加大,单台机器处理已无法满足当前需求。云计算作为新型计算机模式将极大提高林业病虫... 林业病虫害防治一直是林业领域的头等大事,缺乏行之有效的决策处理是现阶段正待解决的问题之一。随着可获取的林业数据量急剧增加,数据处理难度逐渐加大,单台机器处理已无法满足当前需求。云计算作为新型计算机模式将极大提高林业病虫害防治水平。本文将基于Spark并行化框架的Apriori算法提出病虫害资源数据的云存储模式,设计林业病虫害处理过程,满足云计算环境下林业病虫害防治需求,用以解决病虫害与树种之间获取信息困难以及关联规则处理效率问题。设计多组实验,通过改变数据集大小与集群节点个数计算出集群处理时间,从而评估算法性能。结果表明,云计算环境下该并行化算法不仅在海量数据存储以及可扩展性上具有良好性能,还能高度提取出树种与虫害的关联规则,提升挖掘效率。将该方法运用于林业领域,具有极高的前瞻性和有效性,为林业梳理物种之间关系以及防治林业病虫害提供很好的决策支持。 展开更多
关键词 apriori算法 Spark框架 林业数据 数据挖掘 关联规则
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Flink的并行Apriori算法设计与实现 被引量：4
5
作者 倪政君 夏哲雷 《中国计量大学学报》 2018年第2期175-180,共6页
基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现... 基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现的并行Apriori算法对大数据处理有着良好的适应能力,并且在算法迭代次数和迭代产生的频繁项集较多的情况下,拥有较快的挖掘速度. 展开更多
关键词 数据挖掘 并行计算 Flink平台 apriori算法
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一种基于MapReduce的C4.5决策树并行化算法
6
作者 潘俊辉 王辉 +1 位作者 张强 王浩畅 《计算机与数字工程》 2025年第2期327-331,共5页
C4.5决策树是一种用于分类规则提取的有效算法,该算法在对中、小规模数据集进行处理时已取得不错的效果,但将其直接应用到大规模数据集上受到多方面的限制,而MapReduce框架对算法进行分布式实现是非常方便的。由此论文将MapReduce与C4.... C4.5决策树是一种用于分类规则提取的有效算法,该算法在对中、小规模数据集进行处理时已取得不错的效果,但将其直接应用到大规模数据集上受到多方面的限制,而MapReduce框架对算法进行分布式实现是非常方便的。由此论文将MapReduce与C4.5决策树相结合,提出了一种基于MapReduce的C4.5决策树并行化算法(MRCTA),该算法通过保留C4.5决策树自身的优点,在决策树的节点的构造中首先利用MapReduce对其分裂属性进行并行计算,然后利用所得的最优分裂属性对数据采用分布式分割完成树子节点的生成,同时为了避免产生过度学习现象在构造中将树深和节点覆盖样本的个数和类别比例作为算法终止的条件。最后通过实验对算法的有效性和效率进行了比较和分析。 展开更多
关键词 决策树 分布式算法 并行计算 MAPREDUCE
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基于ABWO的并行DCNN优化算法
7
作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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基于ASCABC的并行DCNN优化算法
8
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 SPARK 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术研究
9
作者 崔涵 魏立明 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第2期250-255,共6页
随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用... 随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用多种传感器获取管廊内数据。上位机方面采用LabView软件为用户端提供实时的数据监测画面以及报警信息显示。通过试验数据验证所提出的改进算法能够较原算法节省约60%的时间,并且其精确度可以保持在90%以上。针对不同类型火灾需要不同数据挖掘关联规则,本文以地下管廊电气线缆火灾为例,通过PyroSim软件建立火灾模型获取的火灾数据由本文所提算法进行关联规则挖掘,最后得到早期线缆火灾的3个特征,即线缆火灾的预警依据。 展开更多
关键词 综合管廊 火灾预警 关联规则 apriori算法 PyroSim
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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法
10
作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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基于并行球形译码算法的PMSM多步预测控制
11
作者 刘涛 娄瀚文 +1 位作者 李跃华 李博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期102-106,共5页
模型预测控制在近几十年成为永磁同步电机控制领域的研究热点,其中多步预测算法相比传统的单步预测算法,具有更优的动稳态性能。但其寻优过程复杂且计算量大,限制了其在电机驱动领域的应用。为此,针对永磁同步电机驱动系统进行研究,提... 模型预测控制在近几十年成为永磁同步电机控制领域的研究热点,其中多步预测算法相比传统的单步预测算法,具有更优的动稳态性能。但其寻优过程复杂且计算量大,限制了其在电机驱动领域的应用。为此,针对永磁同步电机驱动系统进行研究,提出了一种基于并行球形译码算法的多步预测控制策略。相比于传统的多步预测,所提控制策略将多步预测过程转化为最小二乘问题,采用并行球形译码寻优策略实现多个分支同时探索。在此基础上,设计了基于FPGA的并行计算方法,有效优化了寻优效率。实验结果表明,所提策略大大减少了多步预测算法的计算时间,进而实现更高的预测步数,有效降低了永磁同步电机的电流谐波失真与转矩脉动。 展开更多
关键词 永磁同步电机 多步预测控制 并行球形译码算法 并行计算
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面向高速列车控制数据的推测并行检测算法
12
作者 马强 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期762-769,共8页
针对传统检测方法难以高效处理轨道交通中海量列控数据的问题,设计一种面向高速列车控制数据的推测并行检测算法。分析高速列车控制数据的结构,进行尝试性的数据划分,消解数据内部依赖;利用推测技术,对传统的检测算法展开并行化改造,规... 针对传统检测方法难以高效处理轨道交通中海量列控数据的问题,设计一种面向高速列车控制数据的推测并行检测算法。分析高速列车控制数据的结构,进行尝试性的数据划分,消解数据内部依赖;利用推测技术,对传统的检测算法展开并行化改造,规避传统方法中内联关系对检测顺序的影响;在分布式平台上使用并行化的算法对划分数据展开检测,借助推测并行技术和分布式平台,提高面向列车控制数据的检测效率。基于西安铁路局的列控数据进行实验,其结果表明,与传统检测方法和其它并行检测方法相比,所提并行算法具有更好的检测效率、良好的可扩展,能够对海量的高速列车控制数据展开及时有效的检测。 展开更多
关键词 轨道交通 高速列车 列控数据 异常检测 分布式计算 推测并行 并行算法
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基于孤立集分区的并行Louvain社区发掘算法
13
作者 李世杰 刘阳 +1 位作者 唐晋韬 郄航 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期621-633,共13页
为了将社区发掘应用中流行的Louvain算法应用于大规模图网络,研究人员提出了一系列并行Louvain算法,但这些并行算法均面临着2个挑战:信息同步产生的延迟和社区标签交换问题。为此创新性地引入了“孤立集”的概念,根据孤立集特性对图网... 为了将社区发掘应用中流行的Louvain算法应用于大规模图网络,研究人员提出了一系列并行Louvain算法,但这些并行算法均面临着2个挑战:信息同步产生的延迟和社区标签交换问题。为此创新性地引入了“孤立集”的概念,根据孤立集特性对图网络进行分区,并在此基础上提出了基于孤立集的并行Louvain算法。该算法可并行计算和更新顶点信息,不再产生同步延迟或社区标签交换。而后针对孤立集并行算法存在数据长尾效应的局限性,提出了基于哈希表的改进融合算法,进一步提升了计算效能。实验结果表明,孤立集并行算法和融合算法相比传统算法具有良好的加速比和更高的模块度。 展开更多
关键词 并行计算 孤立集 图划分 Louvain算法 社区发掘
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并行化的多目标优化海缆路由规划算法研究
14
作者 蒋佳芮 赵赞善 +1 位作者 段茂生 高冠军 《光通信研究》 北大核心 2025年第2期105-109,共5页
【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并... 【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并行化多目标优化海缆路由规划算法模型,并对模型关键参数进行优化,然后在最佳模型参数下,利用并行化蚁群优化(PACO)算法进行海底光缆路由规划,统计了Pareto前沿解下的海底光缆路由方案。【结果】仿真结果表明,并行多目标优化算法模型在分块数量为6,蚁群规模大小为150时,获得最佳的搜索能力和效率。PACO算法规划的海底光缆路由与传统ACO算法相比在相同风险条件下节省了33.9%的成本,且路由成本均小于传统ACO算法,路由最大成本与传统ACO算法的最小成本相比还降低了20.6%,同时相应的风险降低了65.8%。【结论】在多目标海底光缆路由规划中,与传统ACO算法相比,PACO算法不仅在规划结果上更优,而且运算时间效率提高至少8倍。 展开更多
关键词 海缆路由规划 并行蚁群优化算法 多目标优化
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基于奇偶排序改进Vatti算法的GIS矢量多边形CPU-GPU混合并行叠加分析方法
15
作者 王珊珊 范俊甫 +1 位作者 张志锟 韩建云 《测绘学报》 北大核心 2025年第2期345-355,共11页
矢量多边形裁剪是GIS领域中重要且常用的基础功能之一,地理空间数据规模的爆炸式增长给传统裁剪算法的计算效率提出了更高的要求,当前矢量多边形裁剪算法日益呈现计算密集和数据密集的特点。针对这一现象,本文基于矢量多边形裁剪Vatti算... 矢量多边形裁剪是GIS领域中重要且常用的基础功能之一,地理空间数据规模的爆炸式增长给传统裁剪算法的计算效率提出了更高的要求,当前矢量多边形裁剪算法日益呈现计算密集和数据密集的特点。针对这一现象,本文基于矢量多边形裁剪Vatti算法,优化其数据结构,将GPU众核并行技术应用到构建局部最小点表和有序扫描束的环节中,当Block大小为128,裁剪多边形顶点数达到3276800时,在求交算子操作下,对多边形裁剪Vatti算法的加速比达到2.55倍。在此基础上,本文基于CPU多线程并行技术进一步利用计算资源,提出了通过顶点数量对数据集进行分割并实现混合并行加速的优化方法(VSHP)。针对一个大规模数据集,由主线程读取数据后根据顶点数和线程数对原始数据进行划分,之后交由各线程进行计算,期间依次调用GPU对最小外包矩形过滤、构建局部最小点表和有序扫描束环节进行加速,最后当所有数据任务计算完成后,由主线程完成结果的归并和输出。试验表明,当调用4个线程时可获得理想的加速效果,在动态调度策略下启用16个线程时可获得最高19.15倍的加速比。本文通过CPU-GPU的混合并行优化技术,尝试在较低的能耗下实现桌面上的高性能计算,旨在为传统矢量多边形裁剪算法在廉价消费级硬件平台上获得高性能加速优化提供一定的参考价值,降低地理信息数据规模化应用的成本。 展开更多
关键词 叠加分析 矢量多边形裁剪 混合并行 奇偶排序 OPENMP 算法优化 高性能计算 GIS
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基于Apriori算法的中药注射液治疗血瘀证用药规律分析
16
作者 何洁 胡建新 《临床合理用药》 2025年第4期7-12,共6页
目的 分析中药注射液治疗血瘀证的用药规律,为临床合理用药提供参考。方法 通过计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网等数据库中中药注射液治疗血瘀证的相关研究文献,检索时限为1980年1月—2023年7月,采用Apriori算法分析... 目的 分析中药注射液治疗血瘀证的用药规律,为临床合理用药提供参考。方法 通过计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网等数据库中中药注射液治疗血瘀证的相关研究文献,检索时限为1980年1月—2023年7月,采用Apriori算法分析中药注射液种类、用药频次、性味归经,并运用关联规则进行数据挖掘分析。结果 治疗血瘀证的中药注射液67种,其中丹红注射液用药频次最高;单味中药中丹参使用频次最高(184次,35.32%),单味中药的功效以活血化瘀药(397次,44.76%)所占比例最高,药性以温、寒为主,药味以苦、甘、辛为主,归经以肝经、心经为主;关联规则分析得到丹参—红花等核心药对。结论 基于Apriori算法运用关联规则进行数据挖掘分析,得到中药注射液治疗血瘀证的用药规律,可为血瘀证中药注射液临床用药提供参考。 展开更多
关键词 血瘀证 中药注射液 数据挖掘 apriori算法 用药规律
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基于改进Apriori算法的促销产品组合分析研究
17
作者 孙一凡 倪敬一 +3 位作者 王康伟 周华乔 崔宇婷 祝宏亮 《电脑知识与技术》 2025年第4期42-46,共5页
针对Apriori算法在处理大规模数据时存在的效率低和内存占用高的问题,文章进行了算法改进。通过融合剪枝策略、数据压缩和并行计算技术,成功提升了Apriori算法的效率和可扩展性。改进后的算法能够更有效地从大规模销售数据中挖掘频繁项... 针对Apriori算法在处理大规模数据时存在的效率低和内存占用高的问题,文章进行了算法改进。通过融合剪枝策略、数据压缩和并行计算技术,成功提升了Apriori算法的效率和可扩展性。改进后的算法能够更有效地从大规模销售数据中挖掘频繁项集和关联规则,进而为制定精细化促销策略提供了有力支持。实例分析显示,该改进算法不仅显著提高了数据处理速度,还降低了内存占用。实验结果验证了其在实际应用中的有效性和价值,为现代零售业促销策略的优化带来了实质性的改进效果。 展开更多
关键词 apriori算法 关联规则 剪枝策略 数据压缩 并行技术 促销策略
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基于Apriori和K-means算法的在校大学生体质状况研究
18
作者 张学会 《长春大学学报》 2025年第2期17-25,共9页
运用Apriori和K-means算法等分析大学生体质测试数据结果,为提升大学生体质健康水平提供理论支撑。结果显示,大学生体测“优秀率”从2020年的1.3%逐步升高到2023年的7.3%;男生各指标与“引体向上等级_不及格”均是强关联集,女生各指标... 运用Apriori和K-means算法等分析大学生体质测试数据结果,为提升大学生体质健康水平提供理论支撑。结果显示,大学生体测“优秀率”从2020年的1.3%逐步升高到2023年的7.3%;男生各指标与“引体向上等级_不及格”均是强关联集,女生各指标与“体重等级_正常”关联度较高;男生总分劣于女生且两极分化明显;男生上肢力量不足和女生BMI不良依旧突出,但大学生总体体质水平呈良好发展态势。 展开更多
关键词 大学生 体质测试 apriori算法 K-MEANS聚类算法
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基于Apriori算法的煤矿机电运输的安全管理
19
作者 乔梁 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2025年第2期181-185,共5页
本文针对煤矿机电运输中的安全技术管理进行探讨,结合不安全行为的致因分析与基于Apriori算法的关联规则挖掘,揭示了不安全行为之间的潜在关联性,通过对一线工人不安全动作的统计分析,识别出主要的不安全行为类型及其发生频率,应用Apri... 本文针对煤矿机电运输中的安全技术管理进行探讨,结合不安全行为的致因分析与基于Apriori算法的关联规则挖掘,揭示了不安全行为之间的潜在关联性,通过对一线工人不安全动作的统计分析,识别出主要的不安全行为类型及其发生频率,应用Apriori算法挖掘二阶关联规则,分析了不同行为间的支持度、置信度和提升度,以识别高风险行为组合。研究结果显示,某些行为组合具有显著的共现频率,提示管理者需重点关注,提升度的计算帮助验证行为间的相互影响,强调了安全管理中行为联动的重要性。本研究为煤矿机电运输的安全管理提供了实证依据,提前识别和防范潜在事故风险,以确保煤矿作业的安全与高效。 展开更多
关键词 煤矿机电 安全技术 apriori算法
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基于Apriori算法的油气企业隐患关联规则挖掘与对策研究
20
作者 牛凯杰 范良 +3 位作者 张琳婧 赵雄 李建国 梁开武 《化工安全与环境》 2025年第4期14-20,26,共8页
为了充分利用油气企业生产过程中的隐患排查资料,精准掌握隐患间潜在关联关系,采用Apriori算法,针对某油气企业1959条隐患文本数据进行关联规则挖掘,从高支持度、高置信度和高提升度三个方面,提取具有显著关联性的“作业许可证”与“吊... 为了充分利用油气企业生产过程中的隐患排查资料,精准掌握隐患间潜在关联关系,采用Apriori算法,针对某油气企业1959条隐患文本数据进行关联规则挖掘,从高支持度、高置信度和高提升度三个方面,提取具有显著关联性的“作业许可证”与“吊装作业”等30条隐患规则,并针对“吊装作业”“压力表”和“作业人员”等相关隐患,提出了“应配置合格的防护设备和警示标识,定期检测机械设备质量,并制定和演练应急预案”等针对性整改措施,可为提升油气企业隐患安全管理水平提供依据。 展开更多
关键词 油气企业 apriori算法 隐患挖掘 关联规则
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