改进的关联规则在食品安全预警上的应用

• 作者: 刘婷 左敏 王星云 肖克晶
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 频繁项集 稀疏数据 过滤算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 安全监管
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: TS201.6|TP391.9
• 字数: 4423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6002.2017.02.014

摘要

为将海量的食品检测数据有效地应用于食品安全预警,首先分析了食品检测数据的特点,以及传统的Apriori算法在挖掘食品检测数据上的不足,进而提出过滤算法,并将其作为Apriori算法的前置组件对算法进行改进,然后建立了食品安全预警模型,最后将实际的食用油检测数据用改进后的算法进行挖掘,发现其存在的潜在安全隐患进而做出风险预警.通过实验对比Apriori算法,发现改进后的算法摒弃了大量的伪关联规则,能有效提高食品安全预警的效率和准确度,具有十分重要的实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左敏	北京工商大学计算机与信息工程学院	53	280	10.0	14.0
2	刘婷		15	45	4.0	6.0
3	肖克晶	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	21	3.0	3.0
4	王星云	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	16	2.0	3.0