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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，結合文本分析和機器學習對給定類型的航空安全信息根據其內容聚類是挖掘有效信息的重要基礎。以2017年中囯民航收集的系統失效/卡阻/故障事件為樣本，在 Python3.6環境下通過對文本預處理，采用對數的詞頻-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）降維輸岀可視化結果。分析結果表眀，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，輕松鎖定關鍵信息，為下一步風險管控提供有針對性的措施。
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