領學術科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為解決傳統(tǒng)食品安全監(jiān)督抽檢“隨機抽”模式存在的抽檢決策主觀性強、靶向性不高的問題，本研究提出一種基于改進Frequent Pattern-growth（FP-growth）算法的食品風險因素關聯分析方法。首先，采用熵權法分別對食品種類的風險指標進行權重分配，以計算出不同食品種類的風險指數。其次，以風險指數為特征，基于小批量K均值算法（MiniBatchKmeans）進行風險聚類，得到食品的風險等級。最后，采用帶約束的改進FP-growth算法進行食品風險因素關聯規(guī)則挖掘，挖掘食品風險等級與食品種類、時間、地域屬性信息之間的關聯關系，并對挖掘出的結果進行關聯分析，從而為精準靶向引導抽檢決策提供指導。本研究依托2019年中國某些地區(qū)的食品抽檢數據進行分析，對其進行指標賦權，計算風險指數；后經過風險聚類為低風險、中風險和高風險；最后，將數據導入改進FP-growth算法，得到食品風險因素關聯規(guī)則。通過對比實驗得到結果：對于17 214 條抽檢數據，本研究提出的改進FP-growth算法相較于Apriori算法運行時間短；相較于傳統(tǒng)FP-growth算法，刪除了無效規(guī)則，提高了對食品風險因素關聯規(guī)則的分析效率，從而為食品監(jiān)管部門抽檢工作提供了準確、高效的決策依據。
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