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J-GLOBAL ID：202202234718767349   整理番号：22A1203605

テキストマイニングに基づく鉱山安全隠れた大データ解析と可視化【JST・京大機械翻訳】

Big data analysis and visualization of potential hazardous risks of the mine based on text mining

著者 (4件)： Guo Duiming (北京科技大学土木与資源工程学院,北京 100083;金属鉱山高效開采与安全教育部重点実験室,北京 100083) ,  Li Guoqing (北京科技大学土木与資源工程学院,北京 100083;金属鉱山高效開采与安全教育部重点実験室,北京 100083) ,  Hu Nailian (北京科技大学土木与資源工程学院,北京 100083;金属鉱山高效開采与安全教育部重点実験室,北京 100083) ,  Hou Jie (北京科技大学土木与資源工程学院,北京 100083;金属鉱山高效開采与安全教育部重点実験室,北京 100083)
資料名： Gongcheng Kexue Xuebao  (Gongcheng Kexue Xuebao)
巻： 44  号： 3  ページ： 328-338  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2905A  ISSN： 2095-9389  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データ解析技術に基づいて,鉱山安全性の隠れた多次元解析モデルを構築し,時間および空間における隠れた分布規則を解析した。主題マイニングモデルを利用して、多くの隠れた情報をまとめ、13の隠れた主題を得た。相関ルールマイニングモデルを用いて、異なる隠れた間の内在関係を検討し、Rプログラミング言語を用いて上述の結果を可視化した。安全の隠れた分析研究を通じて、鉱山の隠れたデータを十分に利用するだけでなく、データ資源の浪費を避け、同時に鉱山の井戸下事故予防に対して一定の指導価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *安全性 ,  事故防止 ,  データ ,  プログラミング言語 ,  *可視化 ,  *鉱山 ,  データ解析 ,  空間 ,  モデル ,  高次元 ,  *知識獲得 ,  解析モデル
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  アソシエーション分析 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： テキストマイニング ,  鉱山 ,  データ解析 ,  可視化