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基于Apriori算法的人才需求分析
1
作者 郑翊 《山西电子技术》 2026年第1期98-100,共3页
基于大数据技术以及人工智能技术飞速发展下,推动软件工程应用范围逐步扩大,为多个领域的发展起到了重要推动作用,并在相应的领域中取得了良好的成效。如何借助大数据时代下的技术提取分析软件工程专业的人才技能模型,是高校目前的研究... 基于大数据技术以及人工智能技术飞速发展下,推动软件工程应用范围逐步扩大,为多个领域的发展起到了重要推动作用,并在相应的领域中取得了良好的成效。如何借助大数据时代下的技术提取分析软件工程专业的人才技能模型,是高校目前的研究热点。基于此,使用以TF-IDF值采样方法抽取文本数据集中的岗位关键词,再选择简单关联分析中经典的Apriori算法来进行技能分析。并从多个角度和维度对软件工程专业就业技能的需求进行了分析。获得了软件工程人才市场需求信息的岗位技能需求,准确地了解企业所需人才的特定要求,从而为制定与企业需求相符的人才培养方案提供科学的决策支持。 展开更多
关键词 大数据 软件工程 文本挖掘技术 apriori算法
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基于Apriori算法的民航不正常事件诱因关联性分析
2
作者 龙俊吉 杜亚倩 《科技创新与应用》 2026年第1期12-16,共5页
为探究高频不正常事件致因及其彼此之间的关联性。该文结合shell模型思想,在通过对2024年ASIS系统中的不正常事件进行整理的同时,选取一些常见致因,确定一个包含2个层次、4个维度、88个指标的多维双层致因体系。再选取APRIORI算法对2024... 为探究高频不正常事件致因及其彼此之间的关联性。该文结合shell模型思想,在通过对2024年ASIS系统中的不正常事件进行整理的同时,选取一些常见致因,确定一个包含2个层次、4个维度、88个指标的多维双层致因体系。再选取APRIORI算法对2024年1—10月的数据进行挖掘,并利用卡方检验对APRIORI算法获得的结果进行统计学检验,证明结果的科学性。最后利用2024年11—12月数据去检验算法模型的可靠性。成功得出单致因不正常事件中GPS干扰,中止进近、复飞,鸟击,支持度为显著频繁项,支持度分别为0.207、0.146、0.138;在多致因不正常事件中,(中止进近、复飞,鸟击)和(偏离指令高度,颠簸),它们是导致不正常事件出现的典型致因组合。 展开更多
关键词 民航安全 不正常事件 致因体系 apriori算法 卡方检验
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基于Apriori算法的水泥清库事故致因分析
3
作者 李文迪 刘虹丽 +1 位作者 张鑫 刘卫英 《水泥》 2026年第2期31-34,55,共5页
水泥筒型库清库作业事故各影响因素间的深层关系对揭示水泥清库事故形成机理和规律有重要意义。本文收集整理多起国内水泥清库作业事故,使用Apriori算法输出的关联规则进行分析,深入挖掘水泥清库作业事故各影响因素间的关联规律。
关键词 apriori算法 清库事故 关联规则 事故致因
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析 被引量：2
4
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进apriori算法 粒子群优化算法
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某三甲医院糖尿病肾病患者降糖药使用现状的Apriori算法分析
5
作者 雷婷 程云生 +2 位作者 于刚 贾犇黎 王媛媛 《中国药业》 2025年第18期15-19,共5页
目的为糖尿病肾病(DN)患者降糖药临床合理应用提供参考。方法利用医院电子病历系统检索某三级甲等医院2023年1月至8月按医嘱出院患者的病历资料,提取患者的基本资料、实验室指标及医嘱用药(2010 d)情况,根据预估肾小球滤过率(eGFR)评估... 目的为糖尿病肾病(DN)患者降糖药临床合理应用提供参考。方法利用医院电子病历系统检索某三级甲等医院2023年1月至8月按医嘱出院患者的病历资料,提取患者的基本资料、实验室指标及医嘱用药(2010 d)情况,根据预估肾小球滤过率(eGFR)评估用药情况,记录患者住院期间降糖药使用情况,并基于Apriori算法分析患者降糖药联合应用的关联性。结果纳入患者197例,其中男135例、女62例,年龄(59.82±13.75)岁,体质量指数(25.09±3.26)kg/m^(2),超重/肥胖患者124例(62.94%),合并心血管疾病(高血压)140例(71.06%);共使用降糖药8类、31个品种。胰岛素类在不同eGFR分期患者中使用率均较高(≥77.78%),随着eGFR的增大,患者降糖药使用种数逐渐增多(10→31种),钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂(SGLT2i)类、双胍类使用率逐渐增加。最常发生的二联用药为胰岛素类+SGLT2i类(支持度57.26%,置信度79.76%),三联用药为SGLT2i类+胰岛素类+胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RAs)类(支持度26.63%,置信度76.84%),SGLT2i类、胰岛素类、GLP-1RAs类关联性较强。13例(6.54%)患者未根据eGFR水平进行药物减量或禁用,涉及药物分别为二甲双胍片、西格列汀片、沙格列汀片、利拉鲁肽注射液等。结论该院DN患者较多合并心血管疾病患者,降糖治疗以联合用药为主,SGLT2i类因可使患者心肾获益及减轻体质量已成为联合用药的最广泛选择,与临床诊疗指南推荐基本相符。同时建议临床根据eGFR水平针对性调整降糖药剂量,加强合理用药管理。 展开更多
关键词 apriori算法 糖尿病肾病 降糖药 关联分析
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基于Hadoop平台的Apriori算法改进
6
作者 叶煜 文燕 李敏 《电脑与信息技术》 2025年第2期20-22,共3页
传统的Apriori算法在处理海量数据时,需要多次扫描数据库,且每次迭代过程中会产生大量的候选项集,导致计算复杂度高、内存消耗大。针对此,提出了一种基于Hadoop平台的Apriori改进算法。该算法提前排除了不可能成为频繁项集的项,从而显... 传统的Apriori算法在处理海量数据时,需要多次扫描数据库,且每次迭代过程中会产生大量的候选项集,导致计算复杂度高、内存消耗大。针对此,提出了一种基于Hadoop平台的Apriori改进算法。该算法提前排除了不可能成为频繁项集的项,从而显著减少了候选项集的数量,优化了数据预处理过程,并通过引入更严格的剪枝策略,优化了候选项集的生成和剪枝过程,从而降低了计算复杂度,提升了算法的运行效率和挖掘效果。实验验证了该方案的有效性,为实际应用中的数据挖掘任务提供了一个更为高效的解决方案。 展开更多
关键词 HADOOP apriori 数据挖掘 关联规则
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基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
7
作者 张剑 刘畅 +3 位作者 杨逸 魏昕喆 张浩 王旭 《兵工自动化》 北大核心 2025年第7期97-101,共5页
为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库... 为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库,采用Apriori算法通过映射剪枝处理频繁项集,挖掘关联规则,建立多维数据挖掘模型,实现系统的数据挖掘功能。经实验论证分析,结果表明:该系统在电力负荷预测应用中的预测结果与实际值相差较小,在最小支持度和事务数据量条件下,数据挖掘执行时间分别在2和10 s以下,具有较高的执行效率,说明该系统是可行的。 展开更多
关键词 apriori算法 供电公司 服务器 营销数据挖掘系统 关联规则 数据仓库
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基于文本挖掘和Apriori算法的危化品事故致因分析
8
作者 曾明荣 凌语嫣 +2 位作者 郭廷喜 代芮 路栋翔 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第S1期97-103,共7页
为深入探究危化品事故致因及其关联性,基于事故致因“2-4”模型,从人、物、环境、组织4个层面构建危化品事故致因模型。收集143起危化品事故案例建立事故致因数据库,运用文本挖掘技术识别出284个关键致因特征项,并通过Apriori算法挖掘... 为深入探究危化品事故致因及其关联性,基于事故致因“2-4”模型,从人、物、环境、组织4个层面构建危化品事故致因模型。收集143起危化品事故案例建立事故致因数据库,运用文本挖掘技术识别出284个关键致因特征项,并通过Apriori算法挖掘事故致因间的关联规则与路径。研究结果表明:安全培训不到位、安全主体责任落实不到位、安全知识不足是危化品事故的重点致因,且均属于“2-4”模型中的组织层面;基于致因路径分析,提出针对性事故预防措施,强调强化组织管理是预防危化品事故的关键。研究结果可为政府监管和企业安全管理提供理论参考,有助于制定精准有效的危化品事故预防策略。 展开更多
关键词 危化品事故致因 文本挖掘 关联规则 “2-4”模型 apriori算法
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融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统
9
作者 徐云龙 丁芬芬 周多道 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第9期131-133,107,共4页
传统Apriori算法挖掘大学生心理因素关联规则重复扫描数据库,增加系统运行工作量、降低心理评估效率。对此设计融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统。系统客户端和服务端基于双向通信技术传输数据、使用TCP协议链接,评估... 传统Apriori算法挖掘大学生心理因素关联规则重复扫描数据库,增加系统运行工作量、降低心理评估效率。对此设计融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统。系统客户端和服务端基于双向通信技术传输数据、使用TCP协议链接,评估数据库负责信息存储与预处理。软件部分,将关联规则挖掘模块嵌入轻量化Apriori算法,以二进制运算代替集合运算挖掘大学生心理因素关联规则;基于模糊数学方法对挖掘的心理因素关联规则实施模糊数学分类获得心理评估结果。实验结果表明,该系统有效检出存在心理问题倾向的学生对象,减少了心理评估的时间消耗,整体性能良好。 展开更多
关键词 轻量化 apriori算法 二进制 频繁项集 模糊数学 心理评估
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析 被引量：1
10
作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(RF) apriori算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于Apriori算法和云推理的抽蓄电站日运行规则提取及运用 被引量：1
11
作者 万正喜 罗琪 +2 位作者 傅勋利 王康乐 梅亚东 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第5期72-78,85,共8页
为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规... 为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规则,之后运用云推理方法模拟抽蓄电站日出力过程。以湖南电网黑麋峰抽蓄电站为实例,验证模型方法的有效性。利用提取得到的各时段强关联规则,对每个月最大峰谷差日抽蓄电站日出力进行云推理模拟,结果表明:模拟抽蓄电站出力下的电网剩余负荷峰谷差和均方差与抽蓄电站实际运行效果相比,均有所减少。说明基于关联规则的云推理方法有效,结果合理,具有参考应用价值。 展开更多
关键词 抽蓄电站 运行规则 云模型 apriori算法 云推理
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基于遗传算法优化Apriori算法的LNG接收站隐患文本数据关联规则挖掘及预警研究 被引量：1
12
作者 贺叔滢 郑文培 +4 位作者 田野 龚晓凤 李宏霞 张圣柱 王旭 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第7期114-119,共6页
为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选... 为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选择上的不足;最后,结合优化后的参数重新挖掘关联规则,并给出预警建议。研究结果表明:遗传算法优化的Apriori算法平均支持度提升6.67%,平均置信度提升27.04%,平均提升度提升7.51%。同时,规则数量从65条减少到44条,有效过滤冗余信息,提高LNG接收站隐患识别的精确度和效率,并优化关联规则挖掘过程。研究结果可为LNG接收站的安全管理提供科学的预警参考和新的工具。 展开更多
关键词 LNG接收站隐患 遗传算法 apriori算法 关联规则 隐患预警
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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 被引量：2
13
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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一种改进的AprioriTid算法 被引量：6
14
作者 张伟科 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第3期314-318,共5页
针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选... 针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善. 展开更多
关键词 apriori算法 aprioriTID算法 aprioriTid_M算法 关联规则 置信度 项集 支持度 性能
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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 被引量：3
15
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T-Apriori算法的纺织品质检数据分析
16
作者 吕沿沿 薛文良 +1 位作者 魏孟媛 马颜雪 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第6期82-89,共8页
为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存... 为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存储空间并提升计算效率。针对支持度的确定,还提出了一种更为客观的方法,即通过分析候选1项集频数区间对应的候选1项集个数的变化趋势来调整支持度阈值,以更好地适应数据特性。结果表明:与传统Apriori算法及其优化版本C-Apriori算法相比,T-Apriori算法表现出显著的性能提升,其运行时间仅为传统Apriori算法的40%。尤其在数据量较大且支持度较低的情况下,T-Apriori算法的时间下降幅度更为显著,证明其在大数据量和低支持度环境下具有更为优异的处理性能。采用T-Apriori算法后,纺织品质检数据的分析效率可得到极大提高,为质量监管和决策支持提供更加高效的数据分析工具,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 三元组 质量检测 纺织品
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基于改进Apriori的网络高维数据关联特征挖掘
17
作者 王灵 侯春明 《现代电子技术》 北大核心 2025年第24期67-71,共5页
为可靠挖掘具有维度高、倍增特点且呈稀疏分布的网络数据之间的关联特征,提出一种基于改进Apriori的网络高维数据关联特征挖掘方法。采用Boruta算法在原始网络高维数据中筛选出最具有代表性的特征,并有效处理其中的冗余特征数据;通过K... 为可靠挖掘具有维度高、倍增特点且呈稀疏分布的网络数据之间的关联特征,提出一种基于改进Apriori的网络高维数据关联特征挖掘方法。采用Boruta算法在原始网络高维数据中筛选出最具有代表性的特征,并有效处理其中的冗余特征数据;通过K最近邻插补子空间聚类算法插补选择的特征数据,以提升特征数据的完整性和连续性;利用改进Apriori算法挖掘插补后的特征数据集,结合关联规则支持度、置信度和提升度的计算结果确定多个关联规则强度,更好地判断特征之间的关联程度,实现网络高维数据关联特征的挖掘。测试结果表明:所提方法具有较好的特征选择能力,归一化互信息结果均在0.909以上,特征冗余程度均低于0.0155;且能够较好地实现缺失特征插补处理,并依据设定阈值范围完成网络高维数据关联特征挖掘。 展开更多
关键词 高维数据 关联特征挖掘 数据插补 apriori算法 Boruta算法 特征选择
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基于改进Apriori的地铁运维危险源致灾度量化及风险预判 被引量：2
18
作者 唐永升 李花子 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期152-161,共10页
为精准预判地铁运营事故严重程度,提出有序约束Apriori-RF算法量化运营事故灾害度等级。首先,以人员伤亡、列车延误和设施损坏3个维度构建致灾量化模型,运用K-means算法聚类成4个灾害度等级;其次,引入有序约束改进Apriori算法,挖掘风险... 为精准预判地铁运营事故严重程度,提出有序约束Apriori-RF算法量化运营事故灾害度等级。首先,以人员伤亡、列车延误和设施损坏3个维度构建致灾量化模型,运用K-means算法聚类成4个灾害度等级;其次,引入有序约束改进Apriori算法,挖掘风险与灾害度等级间的非线性关系,得到42条有效关联规则;再次,将其输入随机森林算法进行训练,通过基尼系数得到灾害度等级的风险重要度;最后,采用有序约束Apriori-RF方法与随机森林算法作实例验算并对比。研究表明:Apriori-RF可使关联规则挖掘有效度提升74.9%,且效率更高;结果的均方根误差(RMSE)降低14%、加权均方根误差(WRMSE)降低36%,表明其准确度也得到显著提升。研究成果可为量化预判地铁运营事故的灾害度等级提供一种精确且有效的方法,对保障地铁运营安全及事故减灾防控有理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 地铁运维安全 风险管控 有序约束apriori-RF方法 致灾度量化 风险预判
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基于数据驱动Apriori-RMM的装备采购合同履行风险评估
19
作者 杨文俊 谢力 +2 位作者 卢毅 毛维平 王敦宇 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期61-65,72,共6页
针对装备采购合同履行风险评估过程受主观因素影响,未能有效挖掘风险间与结果间的内在关联机理的问题,提出一种基于数据驱动Apriori-RMM的风险评估方法。收集装备采购合同履行相关的历史数据形成合同风险数据库;采用Apriori算法挖掘数... 针对装备采购合同履行风险评估过程受主观因素影响,未能有效挖掘风险间与结果间的内在关联机理的问题,提出一种基于数据驱动Apriori-RMM的风险评估方法。收集装备采购合同履行相关的历史数据形成合同风险数据库;采用Apriori算法挖掘数据库中合同风险因素关联规则,依据关联规则构建贝叶斯网络结构,实现合同风险因素关系的可视化,并依此开展风险分析及问题预防;根据风险值计算方法,对单个因素风险进行排序,对合同整体风险进行评估。结果表明,案例分析验证了模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 数据驱动 apriori-RMM 装备采购 风险评估
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