基于福州市交通違法數據的時空關聯規則挖掘研究

作者：徐森,梁娟珠

摘要：在文明交通的時代背景下,公眾對其文明出行、減少交通違法行為的關注度越來越高,研究交通違法行為規律既能減少城市交通違法行為的發生,也能從源頭減少交通事故的發生。對福州市2018年交通違法數據按照福建省交通違法扣分相關標準進行分類,利用分類后的數據進行時空關聯規則挖掘,得到數據中隱含的規律信息。通過FP-growth算法結合交通違法地址、時間、天氣和違法種類進行時空多維數據關聯規則挖掘。結果表明:福州市交通違法行為主要聚集在城區和福清市,且上午比下午和晚上更容易發生交通違法行為,受天氣影響較小,大多數交通違法行為都是在多云天氣下發生;關聯規則挖掘在滿足最小支持度和置信度下,共挖掘出福州市19處交通違法地址和11種交通違法行為。

發文機構：福州大學數字中國研究院（福建）

關鍵詞：交通違法數據關聯規則FP-GROWTH算法可視化展示traffic violation dataassociation rulesFP-growth algorithmvisual display

分類號： TP29[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]