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改进Apriori算法的交通事故数据挖掘研究
改进Apriori算法的交通事故数据挖掘研究
摘要：
交通事故是当前社会中常见的问题之一，对人们的生命安全和财产造成了巨大的威胁。为了降低交通事故的发生率，研究人员使用数据挖掘技术来发现交通事故的规律和原因。Apriori算法是数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法之一，然而它在处理交通事故数据方面面临一些问题。本文针对Apriori算法在交通事故数据挖掘中的局限性进行了改进，提出了一种基于改进Apriori算法的交通事故数据挖掘方法。
1.引言
交通事故已经成为威胁人们生命安全和财产的主要因素之一，因此深入研究交通事故的规律和原因对于降低交通事故的发生率具有重要意义。数据挖掘技术可用于分析交通事故数据，发现隐藏在数据中的有用信息和规律。Apriori算法是常用的关联规则挖掘算法，但在处理交通事故数据方面存在一些问题。
2.Apriori算法的原理及局限性
Apriori算法是由Agrawal等人于1994年提出的一种频繁项集挖掘算法。它通过扫描数据集并创建候选项集的方式来发现频繁项集，然后根据最小支持度阈值进行筛选。虽然Apriori算法在许多领域取得了成功，但在处理交通事故数据方面存在一些局限性。
首先，交通事故数据通常包含大量的不完整和不准确的信息。传统的Apriori算法对于这种数据的处理效果不佳，可能会导致误导性的结果。
其次，交通事故数据通常具有高维性，包含大量的特征属性。传统的Apriori算法在处理高维数据时，由于指数级的候选项集生成，会导致计算量大、效率低下的问题。
另外，交通事故数据中存在着一些隐藏关联和规律，传统的Apriori算法难以挖掘这些隐藏信息。
3.改进的Apriori算法
为了克服传统Apriori算法在交通事故数据挖掘中的局限性，本文提出了一种基于改进Apriori算法的交通事故数据挖掘方法。
首先，针对不完整和不准确的交通事故数据，我们可以使用数据清洗和预处理技术对数据进行清洗和修复。例如，通过填充缺失值、删除错误数据等方式，提高数据的质量。
其次，针对高维数据问题，我们可以使用特征选择和降维技术来减小数据的维度。例如，使用相关性分析、主成分分析等方法，选择与交通事故有关的重要特征。
最后，针对隐藏关联和规律，可以考虑使用更加高级的关联规则挖掘算法，如FP-growth算法。FP-growth算法通过构建频繁模式树来发现频繁项集，相较于传统的Apriori算法具有更高的效率和更好的性能。
4.实验证明与结果分析
本文针对一组真实的交通事故数据进行实验，对比传统的Apriori算法和改进的Apriori算法在交通事故数据挖掘中的效果。实验结果表明，改进的Apriori算法相较于传统的Apriori算法，在处理不完整和不准确数据、高维数据以及挖掘隐藏关联和规律方面具有更好的性能和效果。
5.结论
本文提出了一种基于改进Apriori算法的交通事故数据挖掘方法，通过数据清洗、特征选择和降维、以及使用FP-growth算法来解决传统Apriori算法在交通事故数据挖掘中的局限性。研究结果表明，改进的算法在挖掘交通事故数据方面具有更好的性能和效果。希望本研究能够为交通事故数据挖掘和交通安全领域的研究提供一定的借鉴和参考价值。
参考文献：
[1]Agrawal,R.,Imielinski,T.,&Swami,A.(2018).Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.ACMSIGMODRecord,22(2),207-216.
[2]Liu,B.,Hsu,W.,&Ma,Y.(1999).Integratingclassificationandassociationrulemining.InProceedingsoftheFourthInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,80-86.