【摘 要】
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食品安全是社会各界日益关注的民生问题,政府部门正在逐步完善监管体制、加大监管力度,构建社会共治的格局。本文针对已经曝光的食品安全事件,经过清洗筛选建立统一规范的数据存储,利用改进的基于信息熵模糊聚类分析算法对其进行数据挖掘,以便发现这些事件中具有象征性的现象以及典型性的安全事件,从而为政府制定管理决策和为民众提高防范意识提供参考性依据。实验中将改进的算法运行在UCI数据集上验证算法的有效性,结果表明该算法进一步提高了聚类的正确率、类精度及召回率。
【机 构】
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厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院
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食品安全是社会各界日益关注的民生问题,政府部门正在逐步完善监管体制、加大监管力度,构建社会共治的格局。本文针对已经曝光的食品安全事件,经过清洗筛选建立统一规范的数据存储,利用改进的基于信息熵模糊聚类分析算法对其进行数据挖掘,以便发现这些事件中具有象征性的现象以及典型性的安全事件,从而为政府制定管理决策和为民众提高防范意识提供参考性依据。实验中将改进的算法运行在UCI数据集上验证算法的有效性,结果表明该算法进一步提高了聚类的正确率、类精度及召回率。
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