【摘 要】
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为有效预防农村自建房安全事故的发生，对农村自建房安全风险进行识别、评估和管控尤为必要。收集73份事故调查报告，从规划、设计、建造、使用的全过程识别风险因素，构建农村自建房安全风险体系。通过统计每份事故调查报告中风险因素共同出现的次数，建立风险因素共现矩阵，采用Apriori算法挖掘风险因素间的关联规则。为了克服关联规则确定风险因素重要度等级的局限性，综合采用风险因素发生概率及其造成后果严重程度对风
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51974238）；
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为有效预防农村自建房安全事故的发生，对农村自建房安全风险进行识别、评估和管控尤为必要。收集73份事故调查报告，从规划、设计、建造、使用的全过程识别风险因素，构建农村自建房安全风险体系。通过统计每份事故调查报告中风险因素共同出现的次数，建立风险因素共现矩阵，采用Apriori算法挖掘风险因素间的关联规则。为了克服关联规则确定风险因素重要度等级的局限性，综合采用风险因素发生概率及其造成后果严重程度对风险因素重要度等级进行判定，建立风险因素重要度排列矩阵。结果表明：Apriori算法能够用定量的方式表述风险因素之间的关联关系，获得10组风险因素强关联规则，如安全意识淡薄与教育培训不到位同时出现的可能性大，并得到3条具有强关联性的风险因素传播路径；应用改进的风险矩阵得到关键因素10项、次要因素15项、一般因素10项，其中关键风险因素包含设计图纸缺失、违法建设、无施工资质、建筑结构缺陷等。研究结果可为业主和建设主管部门快速进行风险因素重要度评判提供理论支持。
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