典型文献
基于文本挖掘的化工事故致因网络分析
文献摘要：
为明确化工生产事故的致因因素及其之间的联系,并提出针对性措施,选取2010—2020年国内200例化工事故调查报告.借助文本挖掘和社会网络分析方法,以Python和Pajek为平台,对事故报告进行分词处理,运用词频-逆文档频率(TF-IDF)算法,挖掘了事故中的38项事故特征,包括33项事故致因和5项事故类型.采用Apriori算法挖掘化工事故致因之间的强关联规则,并将事故特征绘制成网络结构图并进行社会网络分析.通过网络中心性分析和凝聚特性分析,挖掘出化工事故关键致因,以及各事故因素之间的交叉影响关系,为化工事故的预防控制提供参考.
文献关键词：
文本挖掘;事故致因;社会网络分析(SNA);化工事故;关联分析
中图分类号：
作者姓名：
李莉;张远进;李晓荣
作者机构：
武汉理工大学 中国应急管理研究中心,湖北 武汉430070;武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉430070;斯旺西大学 工程学院,斯旺西 英国 SA28PP
文献出处：
引用格式：
[1]李莉;张远进;李晓荣-.基于文本挖掘的化工事故致因网络分析)[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）,2022(04):637-643,655
A类：
B类：
文本挖掘,化工事故,事故致因,明确化,化工生产,致因因素,针对性措施,事故调查报告,社会网络分析方法,Python,Pajek,事故报告,分词,词处理,用词,词频,文档,TF,IDF,了事,事故特征,事故类型,Apriori,强关联规则,网络结构图,网络中心性,挖掘出,事故因素,交叉影响,影响关系,预防控制,SNA
AB值：
0.374025
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