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中国安全科学学报

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基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则分析

姬浩,苏兵,吕美   

  1. 西安工业大学经济管理学院,陕西西安710032;西安交通大学管理学院,陕西西安710049%西安工业大学经济管理学院,陕西西安,710032
  • 出版日期:2012-12-20 发布日期:2012-12-25
  • 基金资助:
    陕西省社科联项目(2011Z028)%陕西省教育科学"十二五"规划项目(SGH12458)%西安工业大学科研创新团队建设计划

Analysis of University Mass Emergency Association Rules Based on FP-growth Algorithm

  • Online:2012-12-20 Published:2012-12-25

摘要: 为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型.并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系,实现强关联规则输出.研究结果表明,多数高校群体性突发事件的发生与日期没有必然联系;内部管理因素、内外部突发事件、内部突发事件、政治因素是诱发高校群体性突发事件的主要因素,且外部因素导致的群体性突发事件影响力远远超过内部因素的影响力;当突发事件发生后,应急处置的有效性是决定突发事件影响力的重要因素.

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