基于语义分析与密度聚类的高频维修检测方法

作     者：向彦州 余芳强 许璟琳 彭阳 XIANG Yanzhou;YU Fangqiang;XU Jinglin;PENG Yang

作者机构：上海建工四建集团有限公司上海201103 

出 版 物：《工业建筑》 (Industrial Construction)

年 卷 期：2022年第52卷第10期

页      面：219-223,218页

学科分类：08[工学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：国家重点研发计划课题(2020YFD1100604) 

主　　题：维修工单 建筑运维 中文分词 密度检测 聚类分析 

摘      要：传统建筑维修工单管理系统容易忽视对工单文本描述部分的分析,导致有价值的信息被淹没在大量杂乱数据中,使得重复、高频工单难以快速准确提取。针对上述问题,采用一种基于关键词库的中文分词算法,对建筑维修工单报修内容的长文本描述进行合理分词;然后,采用基于K-means的密度检测算法,引入工单各属性的权值,从而计算任意两个工单间的赋权欧式距离,得到各工单密度并提取候选重复工单集合;最后,采用基于密度的DBSCAN聚类算法,确定最终的重复工单集合,并在实际工程中进行应用验证。可较为精准有效地从大量数据中提取重复工单,有助于提升建筑维修工单分析效率,保障后勤精细化管理水平。