随着经济的高速发展,民众的出行需求越来越旺盛,对旅程品质的要求也越来越高,民航业得到了快速发展。同时近年来的一些空难,尤其是B737-MAX事件,不断提醒人们航空安全问题不容忽视。目前民航安全风险管控主要依赖于对结构化数据的统计分析,对文本数据的利用仅限于事故调查报告,缺乏对其他文本数据的研究。在研究内容上很少涉及到对事件之间关联关系的分析,以及对未来安全风险趋势的预估。而中国民航多年以来积累了大量的不安全事件文本数据,如果能充分利用起来,将对中国民航的安全风险管理起到重要的积极作用。本文主要利用项目化管理理论,将单起不安全事件视为一个项目,将批量不安全事件视为项目集,再将项目风险管理的理论方法和文本挖掘技术相结合,应用于不安全事件项目集,完成风险识别、分析、应对和监控,构建完整的民航安全风险管控体系。本文先通过以下三步完成风险分析,为风险管控提供依据。第一,从事件类型、事件原因等基础维度统计不安全事件,了解民航安全风险概况。第二,利用矩阵分析法,计算每类事件的风险概率,评估风险影响,定量计算综合风险值。第三,利用基于主题建模的文本挖掘技术处理批量事件,提取风险主题,量化分析不安全事件项目集的风险特点。然后针对风险分析结果,提出风险管理措施,并制定风险监控流程。本文的研究利用了大量的文本数据,结合了项目化管理理论、项目风险管理理论和前沿的信息分析技术,为民航安全风险管控提供了新方案,对其他行业的风险管控也有一定的参考价值。本研究的不足在于数据源单一,仅基于不安全事件数据,未涉及航空器维修信息,机组人员信息等,风险分析不够立体化。建立大数据平台,融合多维度数据,综合分析风险,将是未来民航安全风险管控的重要发展方向。