基于文本聚类的煤矿安全隐患类型挖掘研究

基于文本聚类的煤矿安全隐患类型挖掘研究

论文摘要

为提升煤矿安全管理者对隐患数据的理解和处理能力,提高隐患排查治理工作水平,将文本聚类方法运用于煤矿企业历史安全隐患记录数据的挖掘分析,并采用卡方统计量提取与类别关联度高的特征词描述聚类结果,研究历史隐患数据中记录的主要隐患的类型及特点。结果表明:文本聚类与卡方统计相结合,能够有效识别煤矿安全隐患数据中记录的主要隐患类型及特点;隐患排查治理工作应以数量多的隐患类型作为排查侧重点,根据隐患类型的特点制定相应的治理措施,以改善隐患排查治理工作的针对性和有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据特征及其描述
  • 2 数据的预处理及其向量表示
  • 3 煤矿安全隐患数据聚类分析
  • 4 隐患类型描述及定义
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 谭章禄,王兆刚,胡翰,姜萱,彭胜男

    关键词: 煤矿,安全隐患,文本聚类,关联度,隐患类型

    来源: 中国安全科学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程

    单位: 中国矿业大学(北京)管理学院

    基金: 国家自然科学基金资助(61471362)

    分类号: TD79

    DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.03.024

    页码: 145-148

    总页数: 4

    文件大小: 135K

    下载量: 286

    相关论文文献

    • [1].机器学习方法在文本聚类中的应用[J]. 电子世界 2018(22)
    • [2].基于特征空间的文本聚类[J]. 计算机技术与发展 2017(09)
    • [3].基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类研究[J]. 现代计算机(专业版) 2018(07)
    • [4].基于语义相似度的文本聚类研究[J]. 现代图书情报技术 2016(12)
    • [5].基于社交网络中非平衡文本聚类方法的研究[J]. 科技创新导报 2016(13)
    • [6].结合语义与统计的特征降维短文本聚类[J]. 计算机工程 2012(22)
    • [7].文本聚类研究[J]. 电脑知识与技术 2009(20)
    • [8].一种结合主题模型与段落向量的短文本聚类方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [9].基于文本聚类与情感分析的群租房微博舆情量化研究[J]. 图书情报研究 2019(01)
    • [10].一种基于t-分布随机近邻嵌入的文本聚类方法[J]. 南京大学学报(自然科学) 2019(02)
    • [11].多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型[J]. 国防科技大学学报 2017(03)
    • [12].基于频繁项集的海量短文本聚类与主题抽取[J]. 计算机研究与发展 2015(09)
    • [13].面向路线图编制的模糊均值文本聚类挖掘方法研究[J]. 河北工业大学学报 2011(03)
    • [14].基于竞争学习的大规模微博文本聚类[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版) 2017(06)
    • [15].基于特征翻译和潜在语义标引的跨语言文本聚类实验分析[J]. 现代图书情报技术 2014(01)
    • [16].一种改进的文本聚类方法[J]. 自动化技术与应用 2008(09)
    • [17].动态索引树文本聚类方法中节点阀值的优化[J]. 电脑开发与应用 2010(09)
    • [18].基于卫星装配工艺的短文本聚类研究[J]. 软件工程 2020(04)
    • [19].可增量的用户短文本聚类方法研究[J]. 计算机技术与发展 2017(11)
    • [20].基于信息损失度的文本聚类研究[J]. 内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版) 2017(05)
    • [21].基于余弦距离选取初始簇中心的文本聚类研究[J]. 计算机工程与应用 2018(10)
    • [22].具有词判别力学习能力的短文本聚类概率模型研究[J]. 计算机应用研究 2018(12)
    • [23].面向在线社交网络用户生成内容的饮食话题发现研究[J]. 现代图书情报技术 2016(10)
    • [24].基于信息融合的网页文本聚类距离选择方法[J]. 广州大学学报(自然科学版) 2016(01)
    • [25].深度词汇网络学习的文本聚类研究[J]. 北京化工大学学报(自然科学版) 2015(02)
    • [26].一种基于本体的文本聚类方法[J]. 吉林大学学报(理学版) 2010(02)
    • [27].有标记的文本聚类方法研究[J]. 舰船电子工程 2009(04)
    • [28].基于关键词的学术文本聚类集成研究[J]. 情报学报 2019(08)
    • [29].敏感话题发现中的增量型文本聚类模型[J]. 信息网络安全 2015(09)
    • [30].一种基于文本聚类的开放式信息自动归类方法[J]. 情报杂志 2009(06)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于文本聚类的煤矿安全隐患类型挖掘研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢