【摘要】在“海运强国”战略和建设“海上丝绸之路”的大背景下，我国对船舶航行安全提出更高的要求。本文基于特征优选和支持向量机模型，挖掘出船舶航行事故的致因并分析各个因素对事故的影响程度。首先，通过文本挖掘和相关性分析对输入特征进行优选，筛选出航行事故责任船舶与其他船舶存在明显差异的因素作为航行事故致因。然后，构建基于SVM的船舶航行事故识别模型，并通过交叉验证及群体智能优化算法选择模型的最佳参数组合，得到最优的分类模型。最后，利用递归特征消除算法将上述致因对事故的影响程度进行排序和筛选，挖掘出事故的关键致因。通过广东省的水上交通事故实例验证模型的有效性，结果表明：本模型(正确度为90.1%)较传统单一的SVM模型(正确度为75.0%)具有更高的精度。研究结果可为减少船舶航行事故提供有效的科学建议。