CPARA技术在煤矿安全评价中的关联规则应用研究

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识，来指导煤矿安全预警工作，将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点，对数据进行了预处理后，采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统，用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后，就可以挖掘出关联规则。

透视数据模式和相关性 预测消费者行为 制定有针对性的营销策略 识别潜在的交叉销售和追加销售机会 改善库存管理和供应链优化

关联规则技术能发现不同犯罪之间的相似性，以及犯罪人之间的关联，在计算机取证分析中应用该技术可挖掘潜在关联。

采用行为观察、ABC行为分析、行为纠正等手段，实施行为安全理念。分析煤矿事故，提出加强安全教育培训、注重行为观察和信息反馈、健全考核体系、完善激励机制、营造安全文化等安全管理对策。

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

关联规则挖掘算法里的规则隐藏，真的是个挺有意思的方向。OSA 算法算是比较实用的一个，思路也蛮灵活。它不是单纯砍掉规则，而是通过加点东西、设点限制，把支持度和置信度搞低一点，巧妙隐藏那些敏感的信息。 你要是平时接触数据挖掘，尤其是做那种要隐私数据的项目，这篇论文就挺值得一看。讲得比较细，思路也比较清晰。重点是，它没有绕的数学公式，读起来还挺顺。 而且里面提到的优化策略，也能应用在类似的Apriori或多层关联里，大数据的时候还能顺带优化一下性能，效率也能提上去。实操性还不错。 建议你顺便看看这些相关文章：像Apriori 算法那篇就讲得挺清楚的，还有Hash Tree 优化的思路也蛮实用，是在

为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠，根据相关规定建立了合规性评估体系，包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化，结合实时监测数据，制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统，并成功应用于煤矿实地，有效支持系统异常的自动识别。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。