基于结构化分析和语义相似度的食品安全事件领域数据挖掘模型

• 作者: 陈默 张景祥 胡恩华 吴林海 张义
• 来源期刊: 食品科学
• 关键词: 食品安全事件 语义分析 语义结构模板 大数据
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 基础研究|Basic Research
• 页码范围: 35-44
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20200505-027

摘要

食品安全关系群众切身利益和社会稳定.本文通过分析主流媒体报道食品安全事件的空间分布、食品类别、风险因子、危险环节等特征,构建食品安全事件文本数据的语义结构模板,提出食品安全事件的多层多级语义结构排序策略(strategy of multi-layer and multi-level semantic structure of rank,MMSS-Rank)算法,计算食品安全数据与语义结构模板的相似度,确定其综合得分,选择适当的阈值确定食品安全事件精度.通过抓取数据,清洗后构建真实食品安全数据,采用支持向量机和语义分析等方法进行分类精度对比.结果表明,MMSS-Rank在食品安全事件大数据识别准确率和召回率较好,证明MMSS-Rank算法可行、有效.