基于大数据的交通关联事件研究

摘要: 摘　要：针对当前普通道路交通中机动车、非机动车和行人这三类实体之间引发的交通事件，给出了一种基于大数据资源挖掘的分析和解决方法。将引发的这类交通事件的条件和结果归为关系表，基于关联理论运用关系数据库的例程对该表进行规则提取，通过对规则的分析，获得三类实体之间如何规避这些交通事件的方法。数据源方面，以各交通部门的准大数据平台作为收集对象，增加了数据的深度和广度；算法方面，提出了将数据项集转换为关系表的方法并给出对表中属性的可关联程度算法，以属性的可关联度作为优选进入测试集的标准，从属性层面上进行了一级择优，一改传统Apriori算法以等同对待数据项集中的每个项所至的频繁判断进行取舍的运算强度，与传统算法原理上的区别是以属性关联度缩小查找范围而非枚举、剪枝的冗余方式，处理上的区别是直接用数据库系统提供的例程而非频繁地数据库输入、输出的耗时编程。