基于支持度矩阵Apriori算法的钻井隐患关联挖掘

利用数据挖掘技术研究钻井事故隐患的分布规律和内在机理是一个亟待解决的重要问题。针对冗余复杂钻井危险数据挖掘过程中复杂项集频繁丢失、生成效率低的问题，提出了一种基于支持度矩阵的Apriori算法。首先，引入布尔矩阵来表示事务数据库，以避免重复扫描数据库。其次，通过将交易矩阵相乘来构造支持度矩阵，从而简化支持度的计算方法。最后，优化了算法的连接策略，简化了频繁项集的生成过程，并在运算过程中不断减少矩阵结构。在UCI数据集上的实验表明，改进后的Apriori算法可以有效地提高执行效率。将该算法应用于钻井历史隐患数据的关联挖掘。挖掘结果可以为安全管理人员提供科学的决策依据，实现钻井事故隐患的有效识别和风险控制。具有重要意义和推广应用价值。