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龙图腾网获悉公安部交通管理科学研究所申请的专利一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411797874.4，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法是由方艾芬;王博;裘晨璐;李立成;金永俊设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及道路交通安全和数据挖掘技术领域，具体公开了一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法，包括：获取原始交通管理数据样本集合中的特征变量和目标变量；将数值型特征变量转换为离散型特征变量；从原始交通管理数据样本集合中筛选出候选特征变量，以构建新的交通管理数据样本集合；根据新的交通管理数据样本集合中的候选特征变量和目标变量生成频繁项集合；依据频繁项集合构造候选关联规则集合，并从候选关联规则集合中筛选出最终关联规则集合，其中，最终关联规则集合中的特征向量为风险特征变量。本发明能够从海量、高维的交通管理数据中快速、准确地发现私家车交通安全风险特征，为交管部门的私家车隐患治理与事故预防工作提供支撑。

本发明授权一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种私家车交通安全风险特征关联挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取原始交通管理数据样本集合，其中，所述原始交通管理数据样本集合包括多辆私家车的原始交通管理数据样本，每辆私家车的原始交通管理数据样本均包括私家车自身特征数据、私家车所有人特征数据、私家车交管业务办理数据、私家车前一年交通违法数据、私家车前一年交通事故数据以及私家车当年是否发生交通事故； 步骤S2：将所述私家车自身特征数据、私家车所有人特征数据、私家车交管业务办理数据、私家车前一年交通违法数据和私家车前一年交通事故数据均作为特征变量，同时将所述私家车当年是否发生交通事故作为目标变量； 步骤S3：通过离散化分箱方法将所述原始交通管理数据样本集合中的所有数值型特征变量均转换为离散型特征变量； 步骤S4：从所述原始交通管理数据样本集合中筛选出重要程度高于第一阈值的所有候选特征变量，并以所述原始交通管理数据样本集合中的所有候选特征变量和目标变量构建新的交通管理数据样本集合； 步骤S5：对所述新的交通管理数据样本集合中的每个候选特征变量分别进行类别编码、序号编码和独热编码，同时对所述新的交通管理数据样本集合中的目标变量分别进行类别编码和哑变量编码； 步骤S6：采用递归的方式将所述新的交通管理数据样本集合中的候选特征变量和目标变量进行组合，以生成候选项集合，并从所述候选项集合中筛选出支持度大于第二阈值的所有频繁项，以生成频繁项集合； 步骤S7：依据所述频繁项集合构造候选关联规则集合，并从所述候选关联规则集合中筛选出置信度大于第三阈值的所有最终关联规则，以生成最终关联规则集合，其中，所述最终关联规则集合中的特征变量为具有交通安全风险的特征变量； 其中，所述从所述原始交通管理数据样本集合中筛选出重要程度高于第一阈值的所有候选特征变量，并以所述原始交通管理数据样本集合中的所有候选特征变量和目标变量构建新的交通管理数据样本集合中，还包括： 所述原始交通管理数据样本集合中每个特征变量的重要程度的计算公式如下： ， 其中，表示根据某一个特征变量将原始交通管理数据样本集合分成多个子集合以后，目标变量y的信息增益，用于衡量某一个特征变量与目标变量y的相关度； 其中，表示根据某一个特征变量将原始交通管理数据样本集合分成多个子集合以后，当前候选特征变量集合中所有候选特征变量的平均信息增益，用于衡量某一个特征变量与当前候选特征变量集合中其他候选特征变量之间的冗余程度。

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