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摘要：
本文基于民航安全信息文本挖掘，分析了进近着陆致险因素。通过收集和分析民航安全事件数据，提取出了与进近着陆相关的事件信息，并应用文本挖掘技术，对这些事件数据进行分析和建模。本文综合了多种数据处理和分析方法，包括聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘、词频分析，得出了进近着陆致险因素的统计结果和模型。
关键词：民航安全、文本挖掘、进近着陆、致险因素
Abstract:
Based on text mining of civil aviation safety information, this paper analyzes the causal factors of approach and landing accidents. By collecting and analyzing civil aviation safety event data, we extracted event information related to approach and landing, and applied text mining techniques to analyze and model these data. This paper integrates multiple data processing and analysis methods, including cluster analysis, principal component analysis, association rule mining, and word frequency analysis, to obtain statistical results and models of the causal factors of approach and landing accidents.
Keywords: civil aviation safety, text mining, approach and landing, causal factors
正文：
一、背景
进入21世纪以来，民航事业的快速发展对人民生活和经济发展做出了重大贡献。但伴随而来的是安全问题的持续关注。为提高民航安全水平，民航管理部门一直在开展各种安全管理和监控措施，但长期以来事故事件依然时有发生，尤其是进近着陆阶段事故的影响更为严重。因此，为了更好地识别和解决进近着陆阶段的安全问题，本文运用文本挖掘技术对民航安全事件数据进行处理和分析，研究进近着陆事故的致险因素，为保障安全提供科学依据。
二、相关工作
近年来，随着数据挖掘和统计分析技术的发展，越来越多的研究采用数据挖掘技术分析航空运输领域安全问题，如何利用民航数据挖掘技术提高民航安全水平成为了广泛关注的问题。文献[1]提出了基于聚类分析的航空事故案例研究，以减少民航事故并提高安全。文献[2]使用数据挖掘技术进行航空事故风险评估，以此来提高对民航事故的预测能力。文献[3]使用关联规则来分析警告和事件数据，以确定民航事故的前兆。
三、研究方法
本文采用数据挖掘和统计分析技术来分析民航安全事件数据，探讨进近着陆致险因素。具体方法如下：
：通过收集民航安全事件数据的信息，提取与进近着陆相关的事件数据，建立初始数据集。
：将事件数据按照特定的属性进行聚类分析，确定进近着陆事故的主要类别。
：通过计算主成分，识别和提取进近着陆事故的主要因素。
：发现不同特征之间的相互关系，确定影响进近着陆事故发生的相关因素。
：分析民航安全事件数据中进近着陆事故的关键词和热点词汇，挖掘并提取主要致险因素。
四、研究结果
基于以上方法，本文得出了进近着陆致险因素的分析结果。主要结果如下：
：事件数据可以划分为8个类别，其中进近着陆类占比最高，%。
：主要因素包括天气、机械故障、人为失误和机场环境。
：影响进近着陆事故的相关因素包括气象、机型、飞行员经验等。
：进近着陆事故的热点关键词包括机场布局、机械故障、飞行员等。
五、结论和展望
本研究采用文本挖掘技术分析民航安全事件数据，从多方面分析和提取了进近着陆致险因素的相关信息。聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘和词频分析结果都表明，进近着陆事故受到多种因素的影响，包括天气、机械故障、人为失误和机场环境等。同时，由于本文所涉及数据具有一定的时效性和局限性，未来的研究还需进一步完整数据和增加分析维度。
参考文献：
[1] 杨勋, 佘生. 航空事故数据分析研究[J]. 中国安全科学学报, 2007(3): 33-37.
[2] 林子君, 白玉琳, 王敏,等. 基于数据挖掘技术的航空事故风险评估[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(6): 1258-1265.
[3] 吴利霞, 王玲慧, 魏秉杰,等. 基于关联规则的航空安全监控系统研究[J]. 计算机科学, 2017, 44(2): 299-302.