基于福州市交通违法数据的时空关联规则挖掘研究

作者：徐森,梁娟珠

摘要：在文明交通的时代背景下,公众对其文明出行、减少交通违法行为的关注度越来越高,研究交通违法行为规律既能减少城市交通违法行为的发生,也能从源头减少交通事故的发生。对福州市2018年交通违法数据按照福建省交通违法扣分相关标准进行分类,利用分类后的数据进行时空关联规则挖掘,得到数据中隐含的规律信息。通过FP-growth算法结合交通违法地址、时间、天气和违法种类进行时空多维数据关联规则挖掘。结果表明:福州市交通违法行为主要聚集在城区和福清市,且上午比下午和晚上更容易发生交通违法行为,受天气影响较小,大多数交通违法行为都是在多云天气下发生;关联规则挖掘在满足最小支持度和置信度下,共挖掘出福州市19处交通违法地址和11种交通违法行为。

发文机构：福州大学数字中国研究院（福建）

关键词：交通违法数据关联规则FP-GROWTH算法可视化展示traffic violation dataassociation rulesFP-growth algorithmvisual display

分类号： TP29[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]