Syfte Trafikolyckor har kommit att betraktas som ett stort folkhälsoproblem i hela världen. Syftet med många studier är därför att identifiera de viktigaste faktorerna som bidrar till kraschernas svårighetsgrad. Metoder Detta papper undersöker en storskalig data mining teknik som kallas association regel gruvdrift, som kan förutsäga framtida olyckor i förväg och gör det möjligt för förare att undvika farorna. Denna teknik ger dock upphov till ett mycket stort antal beslutsregler, vilket hindrar beslutsfattare från att själva välja ut de mest relevanta reglerna. I detta sammanhang skulle integreringen av en flerkriterieanalys vara särskilt användbar för beslutsfattare som påverkas av redundansen i de utdragna reglerna. Slutsats En analys av trafikolyckor i provinsen Marrakech (Marocko) mellan 2004 och 2014 visar att det föreslagna tillvägagångssättet tjänar detta syfte. Det kan ge meningsfull information som kan bidra till att utveckla lämpliga förebyggande åtgärder för att förbättra trafiksäkerheten.
Dessutom Ait-Mlouk et al. I Ref föreslås en strategi för föreningsregeln gruvbaserad MCDA "Multi Criteria Decision Analysis" för analys av uppgifter om trafikolyckor.
An improved approach for association rule mining using a multi-criteria decision support system: a case study in road safety
{'venue': None, 'journal': 'European Transport Research Review', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}