郭聖煜，駱漢賓，孔劉林，蔣曉燕，熊超華

(華中科技大學(xué)工程管理研究所，湖北武漢 430074）

基于內(nèi)容的地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)

郭聖煜，駱漢賓，孔劉林，蔣曉燕，熊超華

(華中科技大學(xué)工程管理研究所，湖北武漢 430074）

為了改善地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)的效果，利用基于內(nèi)容的個性化推薦技術(shù)，研究培訓(xùn)內(nèi)容個性化推送機(jī)制，首先，分別找出不安全行為類型與工人的工種崗位、現(xiàn)場施工階段與工人施工任務(wù)、培訓(xùn)測試內(nèi)容難度系數(shù)與工人成績的對應(yīng)關(guān)系，然后，通過基于內(nèi)容的相似度算法，匹配符合工人特點(diǎn)的培訓(xùn)內(nèi)容。以此為基礎(chǔ)設(shè)計地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)在手機(jī)APP端，通過智能分析針對不同工人的特點(diǎn)開展培訓(xùn)。選擇武漢地鐵某車站施工工地進(jìn)行應(yīng)用，通過滿意度調(diào)查問卷和培訓(xùn)班組平均成績分析說明該系統(tǒng)的有效性，結(jié)果表明，針對地鐵施工工人的個性化行為安全培訓(xùn)能改善以往培訓(xùn)效果，幫助工人更好地學(xué)習(xí)不安全行為知識；但是仍需改進(jìn)，其持續(xù)有效性也有待進(jìn)一步驗證。

地鐵施工；不安全行為；安全培訓(xùn)；個性化推送；相似度算法

進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著城市化進(jìn)程的逐步加速，我國城市軌道交通建設(shè)迎來黃金發(fā)展期。截至2014年6月，國家批復(fù)包括北京、上海等36個城市的軌道交通建設(shè)規(guī)劃，目前在建項目總里程約3100 km，預(yù)計至2020年規(guī)劃總里程將超過8500 km［1］。以武漢市來說，地鐵建設(shè)正在經(jīng)歷快速發(fā)展時期，政府提出了“一年一條線投入運(yùn)營”的口號，僅目前而言，共有八條線在同時建設(shè)中。不容忽視的是，在中國地鐵快速建設(shè)的同時，安全事故時有發(fā)生，而工人的不安全行為是導(dǎo)致安全事故發(fā)生的重要因素，Heindrich在研究了近75000例事故后發(fā)現(xiàn)，88%的事故是由人的不安全行為引起的［2］，Lingard等同樣強(qiáng)調(diào)80%～90%的安全事故都是由人的不安全行為引起的［3］，筆者通過統(tǒng)計2008～2014年中國地鐵施工過程中公布的1731例安全事故發(fā)現(xiàn)，80%以上的一般事故(死亡3人以下，重傷10人以下，直接經(jīng)濟(jì)損失1000萬以下)都與工人的不安全行為直接相關(guān)，在地鐵建設(shè)快速發(fā)展的背景下，一線施工工人的工程經(jīng)驗往往不足，這是導(dǎo)致不安全行為的重要原因之一。工人行為安全培訓(xùn)，是通過讓工人學(xué)習(xí)安全知識的方式，控制工人的不安全行為。因此，研究有效的行為安全培訓(xùn)方式對提高地鐵施工安全管理水平，降低事故率具有重要意義。

當(dāng)前的安全培訓(xùn)存在某些問題，歐陽學(xué)金等認(rèn)為安全培訓(xùn)面臨著內(nèi)容枯燥，針對性差、安全培訓(xùn)形式單一，互動性差等問題［4］，李玉等同樣指出安全培訓(xùn)內(nèi)容針對性不強(qiáng)［5］，李巖認(rèn)為目前開展授課式的培訓(xùn)形式在多方面存在著障礙，有兩方面的問題比較突出：(1)由于一線工人文化水平較低，對文本化的培訓(xùn)材料往往難以吸收，培訓(xùn)材料需要多樣化、圖形化的表現(xiàn)形式；(2)培訓(xùn)開展的方式多采用課堂集中教學(xué)，存在工人學(xué)習(xí)枯燥的問題［6］。近些年有研究探討安全培訓(xùn)的形式創(chuàng)新，利用計算機(jī)、信息技術(shù)等輔助，改善了培訓(xùn)效果，Wallen等發(fā)現(xiàn)使用多媒體或者圖片等的計算機(jī)輔助手段進(jìn)行安全培訓(xùn)，對年輕工人和年紀(jì)較大的工人效果都比較好［7］，徐晟等提出基于圖示語言的地鐵施工行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)［8］，通過從現(xiàn)場照片中提取工人的不安全行為，生成更加貼近工人現(xiàn)場實(shí)際情況的培訓(xùn)素材，但是仍然缺乏針對不同工人特點(diǎn)的個性化安全培訓(xùn)，地鐵施工工人包括鋼筋工、架子工等，不同工種工人因工作年限、施工任務(wù)等不同，在不同施工階段可能表現(xiàn)出的不安全行為是不同的，因此針對工人的行為安全培訓(xùn)應(yīng)強(qiáng)調(diào)“個性化”。近些年在各行各業(yè)，已有許多關(guān)于個性化推薦的研究，主要是通過研究用戶特點(diǎn)，分析用戶行為，精準(zhǔn)推薦用戶感興趣的產(chǎn)品或信息，個性化推薦技術(shù)包括基于內(nèi)容的推薦、基于用戶(物品)協(xié)同過濾推薦和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦等。同樣，通過個性化推薦技術(shù)，能從大量的行為安全培訓(xùn)素材中找出更加符合工人所需的內(nèi)容，提高地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)效果。

因此，文中提出地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)，利用基于內(nèi)容的個性化推薦技術(shù)，針對不同工人的特點(diǎn)精準(zhǔn)推送培訓(xùn)內(nèi)容，并開發(fā)個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)，提高地鐵施工行為安全管理水平。

1 地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)內(nèi)容個性化推送機(jī)制

基于內(nèi)容的推薦(content-based recommendation)［9，10］是推薦系統(tǒng)中的一項重要方法，該方法最初源于信息獲取領(lǐng)域，是信息檢索領(lǐng)域和信息過濾領(lǐng)域的重要研宄內(nèi)容。相對于傳統(tǒng)的信息檢索，基于內(nèi)容的推薦添加了用戶興趣愛好描述文件(用戶興趣愛好模型)，它的基本思想就是利用信息內(nèi)容(文本文檔)與用戶興趣愛好的相似性來過濾信息，而不需要依賴用戶對項目的評價意見?；趦?nèi)容的推薦一般包含以下三步：(1)從信息源中抽取能有效表達(dá)各類信息的特征數(shù)據(jù)； (2)收集用戶特征數(shù)據(jù)，生成用戶概要信息；(3)通過學(xué)習(xí)用戶概要信息，匹配信息源中的特征數(shù)據(jù)，為用戶推薦一組相關(guān)性最大的信息。

文中針對地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容來源于從施工現(xiàn)場日常安全巡視、安全檢查等過程拍攝的反映工人不安全行為的照片，利用這些帶有語義信息的照片，生成形象直觀的培訓(xùn)測試題，培訓(xùn)對象是地鐵施工工人，基于內(nèi)容的地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)流程如圖1所示。首先通過內(nèi)容分析器，從培訓(xùn)內(nèi)容包含的語義信息中抽取特征信息，包括不安全行為類型、不安全行為對應(yīng)的現(xiàn)場施工階段，以及測試題的難度系數(shù)；然后收集工人的各項屬性信息，包括工種崗位、階段施工任務(wù)，以及工人在系統(tǒng)培訓(xùn)過程中收集的信息，包括安全水平測試成績及培訓(xùn)測試成績，這些反饋信息通過文件學(xué)習(xí)器，提取工人的特征信息；最后，建立培訓(xùn)內(nèi)容與工人特征信息的對應(yīng)關(guān)系，利用基于內(nèi)容的相似度算法過濾，為工人推薦一組相關(guān)性最大的行為安全培訓(xùn)內(nèi)容。

圖1 基于內(nèi)容的地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)流程

1.1 不安全行為類型與工人的工種崗位對應(yīng)規(guī)則

首先，從安全標(biāo)準(zhǔn)，操作規(guī)程，事故案例和專家經(jīng)驗四個方面整理地鐵施工工人常見的不安全行為。我國地鐵施工必須遵守各項法律、法規(guī)和規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，本文主要以我國制定的《地鐵工程施工安全評價標(biāo)準(zhǔn)》［11］和《城市軌道交通工程質(zhì)量安全檢查要點(diǎn)》［12］為參考，整理部分工人不安全行為，另外，本研究收集了2008～2013年中國地鐵施工過程中1731個事故案例，從中提取不安全行為，除此之外還收集了沈陽、武漢、鄭州、深圳等城市近100個工點(diǎn)的現(xiàn)場安全管理資料，日常安全檢查資料等，最終共篩選出17種不同類型共計522條不安全行為，17種不同類型包括文明施工(01)、消防(02)、腳手架(03)、基坑支護(hù)(04)、模板工程(05)、盾構(gòu)法隧道施工(06)、礦山法隧道施工(07)、安全防護(hù)(08)、塔吊(09)、龍門吊(10)、物料提升機(jī)(11)、起重吊裝(12)、施工機(jī)具(13)、隧道軌行區(qū)(14)、人工挖孔樁(15)、爆破(16)和施工用電(17)，統(tǒng)一編號形成工人不安全行為列表，對應(yīng)采集反映工人不安全行為的照片。

然后，定義地鐵施工工人的屬性信息(工種崗位)。傳統(tǒng)建筑業(yè)八大工種包括木工、鋼筋工、抹灰工、砌筑工、混凝土工、架子工、油漆工和防水工，各類建筑機(jī)械工種崗位包括起重機(jī)駕駛員、挖掘機(jī)駕駛員、推土機(jī)駕駛員、建筑起重司索信號工等，結(jié)合地鐵施工的特點(diǎn)，將地鐵施工工人分成鋼筋工、架子工、模板工、電工、起重司機(jī)和司索工等，并明確每類工種崗位的定義，如司索工指從事吊具捆綁掛鉤等地面工作的工人，而非起重機(jī)駕駛員或指揮人員，這樣工人在進(jìn)行培訓(xùn)前能選擇自己對應(yīng)的工種崗位。

最后，將不安全行為類型與工人的工種崗位進(jìn)行對應(yīng)，某些類型的不安全行為例如腳手架、模板工程等，對應(yīng)特定的架子工、模板工等專業(yè)工種，某些類型的不安全行為會對應(yīng)多個工種崗位，如起重吊裝類不安全行為可能涉及起重司機(jī)、司索工和信號工等，還有一些類型的不安全行為對應(yīng)所有的工種崗位，只要在地鐵施工現(xiàn)場的工人都可能發(fā)生，如文明施工類不安全行為“工人未佩戴安全帽進(jìn)入施工現(xiàn)場”等，部分不安全行為與地鐵施工工人的工種崗位之間的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1 部分不安全行為與地鐵施工工人的工種崗位對應(yīng)關(guān)系

1.2 現(xiàn)場施工階段與工人施工任務(wù)對應(yīng)規(guī)則

根據(jù)我國各城市(北京，重慶等)城市軌道交通工程劃分標(biāo)準(zhǔn)，形成地鐵施工工作結(jié)構(gòu)分解(Work Breakdown Structure，WBS)，按照單位工程、子單位工程、分部工程、子分部工程和分項工程五級劃分地鐵施工階段。圖2為單位工程地鐵車站工程的部分WBS，地鐵車站工程包括明挖車站主體工程等6個子單位工程，明挖車站主體工程包括基坑圍護(hù)及地基處理、防水工程和主體結(jié)構(gòu)3個分部工程，基坑圍護(hù)及地基處理包括基坑圍護(hù)、土方工程及地基處理3個子分部工程，土方開挖包括降水及排水、土方開挖、支撐架設(shè)和土方回填4個分項工程。采集反映工人不安全行為照片時，根據(jù)采集時間確定分部分項工程類型。

圖2 地鐵車站工程WBS

同樣，記錄工人參與行為安全培訓(xùn)前的施工日期，集成實(shí)際施工進(jìn)度數(shù)據(jù)，根據(jù)工人具體施工任務(wù)的不同分配從不同施工階段生成的培訓(xùn)內(nèi)容。例如某明挖車站施工，某個流水施工段上，一組參加行為矯正的挖掘機(jī)司機(jī)正在開挖第三段第一層土方，另一個流水施工段上，一組架子工正在架設(shè)第二段第一層滿堂腳手架，分別對應(yīng)上述的分部分項工程編碼為01-01-01-02-002和01-01-01-02-003。

1.3 培訓(xùn)測試內(nèi)容難度系數(shù)與工人成績對應(yīng)規(guī)則

培訓(xùn)測試的內(nèi)容來源于反映工人不安全行為的照片，以對應(yīng)的不安全行為作為正確選項，隨機(jī)加入該類其余不安全行為作為干擾選項，生成培訓(xùn)測試題，難度系數(shù)根據(jù)不同題型(如包含兩張圖像對比類題型和僅包含一張圖像判斷類題型屬于不同題型)、不同選項設(shè)置(包含2個，3個和4個選項)設(shè)計成3級。

工人成績包括安全水平測試成績和矯正內(nèi)容測試成績。矯正內(nèi)容測試成績是工人完成矯正內(nèi)容測試的得分，采取百分制，安全水平測試是通過問卷的形式掌握工人的安全態(tài)度，問卷采用5級Likert量表進(jìn)行評定，用1～5分分別對應(yīng)于“強(qiáng)烈反對”、“反對”、“中立”、“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，為了避免個人對贊同程度的理解偏差，對每個問題重新設(shè)計答案，例如“我和工友們普遍認(rèn)為正確遵守安全操作規(guī)范()避免意外受傷”的五個選項分別是“完全不能”、“一般不能”、“有時候可以避免，有時候不能”、“一般都可以”、“能很有效地”，確保語義清晰，措辭準(zhǔn)確，共設(shè)計類似問題25個，以最終所有問題得分的平均分作為安全水平測試成績。

工人成績與培訓(xùn)測試內(nèi)容難度系數(shù)的對應(yīng)關(guān)系如圖3所示，對于首次參加培訓(xùn)的工人，先進(jìn)行安全水平測試，根據(jù)安全水平測試的得分推送不同難度系數(shù)的培訓(xùn)測試題，再次參加培訓(xùn)的工人，根據(jù)上次矯正測試的成績推送本次對應(yīng)不同難度系數(shù)的培訓(xùn)測試題。

圖3 工人成績與培訓(xùn)測試內(nèi)容難度系數(shù)對應(yīng)關(guān)系

1.4 基于內(nèi)容的相似度算法

通過上述過程找出工人特征信息{工種崗位，施工任務(wù)，培訓(xùn)成績}和培訓(xùn)內(nèi)容特征信息{不安全行為類型，施工階段，難度系數(shù)}的對應(yīng)關(guān)系后，利用基于內(nèi)容的過濾，匹配培訓(xùn)內(nèi)容和工人信息的相似度，文中選取矢量空間模型相似度計算方法［13］。

首先，分別定義工人和培訓(xùn)內(nèi)容的矢量，用→u代表工人，d→代表培訓(xùn)內(nèi)容，分別表示為：

矢量的分量依次分別代表了工人和培訓(xùn)內(nèi)容的特征信息，矢量的分量值為兩者相對應(yīng)的項次取1，否則取0，最終，不同工人和不同培訓(xùn)內(nèi)容形成空間中的不同矢量，再通過計算矢量間的夾角余弦，確定不同工人的推送培訓(xùn)內(nèi)容，工人→u和d→培訓(xùn)內(nèi)容的相似度計算公式可表示為：

其中k為向量維數(shù)。

工人和培訓(xùn)內(nèi)容的夾角余弦值越大，說明兩者在矢量空間中夾角越小，反映出培訓(xùn)內(nèi)容越符合工人特點(diǎn)。因此，對于不同類型的工人，選擇計算結(jié)果最大值對應(yīng)的培訓(xùn)內(nèi)容，推送給工人學(xué)習(xí)。

2 地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)

通過基于內(nèi)容的培訓(xùn)內(nèi)容個性化推薦機(jī)制，開發(fā)設(shè)計地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)，為方便工人參與培訓(xùn)，該系統(tǒng)設(shè)計在手機(jī)端，通過APP推送培訓(xùn)測試題，該系統(tǒng)界面(圖4)包括通知推送、用戶登錄、個人信息、智能分析、矯正測試以及成績查看。

通知推送：根據(jù)工人參加培訓(xùn)的頻率以及當(dāng)前施工進(jìn)度的變化，通過手機(jī)APP推送通知，提醒工人進(jìn)入系統(tǒng)參與行為安全培訓(xùn)，如圖4a所示。

用戶登錄：工人進(jìn)入行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)后，可在登錄界面查看個人以往參與行為安全培訓(xùn)情況，以及個人歷史成績曲線、個人最近一次參與培訓(xùn)成績與同工種整體平均成績比較等，并且可點(diǎn)擊個人信息、培訓(xùn)和統(tǒng)計，如圖4b所示。

個人信息：工人點(diǎn)擊個人信息后，可查看自己的個人基本信息(包括工作單位、所屬班組、工種崗位，資格證書等)，如信息有誤還可點(diǎn)擊“更改申請”進(jìn)行修改，如下圖4c所示。

智能分析：智能分析功能是本系統(tǒng)的核心，工人點(diǎn)擊培訓(xùn)后，系統(tǒng)根據(jù)基于內(nèi)容的行為安全培訓(xùn)內(nèi)容推送機(jī)制，利用基于內(nèi)容的個性化推薦，分析工人的個人基本數(shù)據(jù)、安全水平測試數(shù)據(jù)、歷史培訓(xùn)測試成績等，為工人生成個性化行為安全培訓(xùn)內(nèi)容，如圖4d所示。

培訓(xùn)測試：智能分析完成后，系統(tǒng)可針對工人的特點(diǎn)推送培訓(xùn)測試題，如下圖4e所示。

圖4 系統(tǒng)界面

成績查看：完成行為安全培訓(xùn)測試后，界面顯示工人本次培訓(xùn)測試成績，工人可選擇查看錯題，繼續(xù)培訓(xùn)和查看以往培訓(xùn)記錄，以便及時了解自己掌握安全知識的情況，如圖4f所示。

3 系統(tǒng)應(yīng)用案例

3.1 應(yīng)用工地概況

選擇武漢市軌道交通三號線某車站作為地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)應(yīng)用示范工地，該站位于主要交通干道上，里程范圍為CK13 +317.0～CK13+475.6，為地下雙層島式車站，車站共設(shè)3個出入口、2個風(fēng)亭，物業(yè)設(shè)有1個下沉廣場和2個出入口。車站外包總長158.6 m，標(biāo)準(zhǔn)段外包總寬20.9 m，車站總建筑面積14073 m2，采用明挖法施工。

該站存在施工場地有限、交通疏解量大、管線干擾多、降水難度大等較為典型的地鐵施工難點(diǎn)問題，工人面臨更為復(fù)雜的施工環(huán)境，施工過程中風(fēng)險隱患較多。另外，該站從2013年12月起，采用一種基于圖示語言的安全培訓(xùn)系統(tǒng)開展安全培訓(xùn)活動［8］，對圖示語言的表達(dá)方式有一定的認(rèn)識。因此選取該站作為行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)的應(yīng)用示范工點(diǎn)，具有很強(qiáng)的代表性。

3.2 應(yīng)用效果分析

為了驗證該系統(tǒng)應(yīng)用的有效性，從參加培訓(xùn)工人滿意度和工人安全培訓(xùn)成績兩方面進(jìn)行分析。

首先，采用滿意度調(diào)查問卷，對該工地參加培訓(xùn)的120名工人進(jìn)行調(diào)研，并要求每人通過口頭表達(dá)或文字備注的方式給出反饋意見，完成滿意度調(diào)查，回收有效問卷共計107份。

問卷問題涉及工人對培訓(xùn)系統(tǒng)功能體驗，培訓(xùn)內(nèi)容設(shè)計體驗以及培訓(xùn)效果體驗三個方面，反饋結(jié)果如圖5所示。78%的工人對該系統(tǒng)功能滿意，認(rèn)為該系統(tǒng)功能實(shí)用，操作簡單，界面風(fēng)格簡潔；40%以上的工人對該系統(tǒng)培訓(xùn)內(nèi)容設(shè)計滿意，45%左右的工人表示比較滿意，認(rèn)為該系統(tǒng)培訓(xùn)內(nèi)容針對性強(qiáng)，表達(dá)清楚，易于接受，貼合實(shí)際現(xiàn)場的施工情況，但部分工人覺得趣味性仍不足；60%以上的工人認(rèn)為通過該系統(tǒng)培訓(xùn)有效果，其中90%左右的工人對題目與工作的相關(guān)程度表示認(rèn)可，61%的工人表示該系統(tǒng)培訓(xùn)對改善他們現(xiàn)場的不安全行為有顯著效果。

圖5 地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)滿意度調(diào)查結(jié)果分析

然后，選取該工地一組架子工(10人)、鋼筋工(10人)和模板工(10人)，開展15次行為安全培訓(xùn)，其中前5次采用原來基于圖示語言的培訓(xùn)系統(tǒng)，后10次采用該系統(tǒng)，每次培訓(xùn)10道題，每題10分，工人培訓(xùn)平均成績變化曲線如圖6所示，表2反映數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過對比3組工人兩階段平均成績均值，使用該系統(tǒng)提高了架子工和模板工行為安全培訓(xùn)成績，但不夠顯著，對于鋼筋工作用不大；另外，通過對比3組工人兩階段平均成績標(biāo)準(zhǔn)差，使用該系統(tǒng)明顯改善了架子工和模板工的成績波動，但對于鋼筋工同樣作用不大。結(jié)果顯示，目前該系統(tǒng)有助于改善架子工和模板工的行為安全培訓(xùn)效果，幫助其更有效地學(xué)習(xí)不安全行為知識，對于鋼筋工作用不大的原因是其不安全行為多而分散，而目前培訓(xùn)次數(shù)較少，短期培訓(xùn)難以體現(xiàn)效果，需要通過長期應(yīng)用進(jìn)一步驗證有效性。

表2 地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)平均成績分析結(jié)果

圖6 地鐵施工工人行為安全培訓(xùn)平均成績變化曲線

綜合來說，目前在該站應(yīng)用地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)，改變了過去“撒網(wǎng)式”安全培訓(xùn)難以針對工人特點(diǎn)的問題，且對于培訓(xùn)場地?zé)o要求、培訓(xùn)時間靈活，具有較強(qiáng)的可操作性和有效性，受到了工人的歡迎，但仍需要通過長期應(yīng)用驗證其持續(xù)有效性。

4 結(jié)語

文中利用基于內(nèi)容的個性化推薦技術(shù)，分別找出培訓(xùn)內(nèi)容特征信息{不安全行為類型，施工階段，難度系數(shù)}和工人特征信息{工種崗位，施工任務(wù)，工人成績}的對應(yīng)關(guān)系，再通過基于內(nèi)容的相似度算法匹配符合工人特點(diǎn)的培訓(xùn)內(nèi)容。基于該機(jī)制開發(fā)地鐵施工工人個性化行為安全培訓(xùn)系統(tǒng)，通過系統(tǒng)智能分析為工人推送符合自身特點(diǎn)的培訓(xùn)內(nèi)容，并選取武漢地鐵某車站作為該系統(tǒng)應(yīng)用工地，經(jīng)過滿意度調(diào)查問卷和班組培訓(xùn)平均成績分析，說明個性化推送的優(yōu)點(diǎn)和不足。

目前研究通過基于內(nèi)容的個性化推送實(shí)現(xiàn)針對某類工人的培訓(xùn)服務(wù)，而針對某個工人的個性化推送研究不足，個性化推薦技術(shù)還包括協(xié)同過濾推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦等，下一步研究將探討結(jié)合這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)更具針對性的工人個性化行為安全培訓(xùn)。

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Content-based Personalized Behavior Safety Training of Metro Construction Workers

GUO Sheng-yu，LUO Han-bin，KONG Liu-lin，JIANG Xiao-yan，XIONGChao-hua
(Institute of Construction Management，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China)

In order to improve the safety training effect ofmetro construction workers，personalized pushingmechanism of training content is studied using content-based personalized recommendation technology.Firstly，find the corresponding relationship between the unsafe behavior type and thework position，the site construction phase and the worker’s construction tasks，the difficulty coefficient of training content and the worker’s test results.Then，through the similarity algorithm，match the training content which accord with workers’characteristic.On that basis，personalized behavior safety training system ofmetro construction workers is designed to carry on training process through the intelligent analysis with the characteristics of differentworkers.One station of Wuhan metro was chosen as a construction site application，through the satisfaction questionnaire analysis and training groups’average scores，the system’s effectiveness can be verified.The result showed that personalized behavioral safety training could improve post training effectively，help workers learn unsafe behavior knowledge better，but it still need further improvement as well as its sustainable effectiveness.

metro construction；unsafe behavior；safety training；personalized pushing；similarity algorithm

U455.1

A

2095-0985(2015)04-0053-06

2015-04-16

2015-5-28

郭聖煜(1988-)，男，湖北武漢人，博士研究生，研究方向為工程安全與風(fēng)險管理(Email：gsy.yu@foxmail.com)

國家科技支撐計劃(2012BAK24B05)