1、“.....自上世纪年代起至今，数据挖掘从理论到实践得到了快速进步，特别是在应用实践中，其中关联规则分析由于其在商业领域的众多成功应用，使得该方法在数据挖掘领域成为个重要分支。关联规则设为项的集合......”。

2、“.....其后面给出了支持度和臵信度的取值，以此来表征该关联模式在总事故数中出现的频度和符号前面的因素组合推导出后面的事故类型本文利用语言建立关联规则模型，基于交通事故数据集中个属性构建关联分析模型。在实验过程中，设定最小支持度为，公布的年交通事故数据......”。

3、“.....该数据集涵盖了交通事故发生的地点时间道路类型交通情况人员车辆天气等信息。本文对数据缺失值处理主要采用分析交通事故发生的频繁因素集，发现交通事故数据中存在的关系和规则，从而为交通事故预警和管理提供数据决策支撑。关键词数据挖掘关联规则方法，对于连续型属性采用回归法填充，对于离散型属性采用法填充......”。

4、“.....摘要基于数据挖掘在潜在价值信最小臵信度的阈值或采用不同属性建模，可以发现更多的关联规则。数据来源于英国交通部公布的年交通事故数据，共包括条交通事故数据，该数据集涵盖了交通事基于数据挖掘技术的交通事故关联分析论文原稿，回归和删除缺失值种方法......”。

5、“.....对于离散型属性采用法填充。跟不上日益增长的车辆数，随之给城市交通带来了巨大的压力，导致交通堵塞问题严重交通事故日益频发，导致国家和人民大众大量经济损失。数据来源于英国交通的关联规则挖掘模型交通事故数据进行关联规则提取和分析，得出些有意义的关联规则......”。

6、“.....其后面给通事故中图分类号文献标识码文章编号随着社会经济快速发展，科技水平和人们生活提升，机动车数量近年来呈现出逐年大幅度增长的趋势。交通建设的进度远远息发现具备大数据量处理能力等优势，采用关联规则挖掘方法对英国近年交通事故数据进行分析......”。

7、“.....本文对数据缺失值处理主要采用，回归和删除缺失值种方法，其中对于缺失比过大的采用删除缺失值了支持度和臵信度的取值，以此来表征该关联模式在总事故数中出现的频度和符号前面的因素组合推导出后面的事故类型的可能性大小......”。

8、“.....基于交通事故数据集中个属性构建关联分析模型。在实验过程中，设定最小支持度为，最小臵信度为，通过上联规则等，其中关联规则分析由于其在商业领域的众多成功应用，使得该方法在数据挖掘领域成为个重要分支。关联规则设为项的集合，其中的元素称为项事物数据事故多因素关联关系......”。

9、“.....自上世纪年代起至今，数据挖掘从理论到实践得到其已涵盖人类生活的方方面面。算法的流程图如图。实验基于数据挖掘技术的交通事故关联分析包括个步骤数据预处理，由于数据存在大量缺失异常集合，每个事务都对应上的个子集，有，计为和关联。同时......”。