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為了從大量日常收集的航空安全信息中快捷、準確、高效地獲取可能存在的安全隱患，為安全風險控制提供明確的改進方向，結(jié)合文本分析和機器學習對給定類型的航空安全信息根據(jù)其內(nèi)容聚類是挖掘有效信息的重要基礎(chǔ)。以2017年中囯民航收集的系統(tǒng)失效/卡阻/故障事件為樣本，在 Python3.6環(huán)境下通過對文本預(yù)處理，采用對數(shù)的詞頻-逆文本頻率（termfreqμ ency- inverse document frequency，TF-IDF）進行特征提取以及K- means方法，建立該樣本信息的自動聚類模型，基于多維縮放（ multi dimensional scale，MDS）降維輸岀可視化結(jié)果。分析結(jié)果表眀，文本信息聚類和可視化能夠快速自動地對信息整理歸檔，識別各樣本信息之間相似程度，輕松鎖定關(guān)鍵信息，為下一步風險管控提供有針對性的措施。
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