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食品安全网络舆情风险预警模型及其应用研究

江志英  
【摘要】:民以食为天,即使在科技高速发展和社会高度进步的今天,食品安全问题依旧是重点民生问题,这些年国内外爆发的食品安全恶性事件依旧令人惊恐。食品安全事件具有传染性,对人们的生活产生了不同程度的影响,不合格食物流入市场不仅带来人身安全的伤害,在网络上产生的舆情以及其无序的流转更可能导致社会的恐慌。本文通过分析国内外食品安全及相关网络舆情研究现状,发现针对目前的大数据背景,传统的网络舆情分析模型运行效率低、食品安全风险预警模型建模复杂且预测精度不高,造成了当前食品安全信息与风险交流机制运行不畅的问题。基于此,本文以食品安全相关网络大数据为主要研究对象,对网络文本分析模型、食品安全网络舆情风险预警模型展开分析研究,并结合食品安全相关多维数据研发了统一的食品安全信息平台,进一步加强我国食品安全信息与风险交流。在上述研究中,主要取得以下研究成果:(1)针对网络文本大数据中各类别数据集分布不平衡的问题,提出了基于文档频率方差(ADF)的文本特征提取模型以及基于该模型的四种文本特征权重计算方法;通过随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习算法,验证本文所提模型在不平衡网络数据集分类应用中的效果,实验结果表明基于ADF改进的文本特征模型能够取得较好的分类效果。(2)针对网络文本的流式数据特性,提出基于Storm的文本分析线上线下混合计算框架,相比传统的文本分析计算模式,该框架对于流式文本大数据的分析处理具有更高的准确率和运行效率,验证了 Storm框架在文本分析领域的有效性。(3)结合食品安全网络文本的领域特征,通过建立文本-食品安全关键词-聚类簇的映射,构建了基于单通道文本聚类算法的食品安全网络事件挖掘算法;另外,针对网络文本数据的大数据特征,提出了基于Storm的事件挖掘算法并行化方案,有效提升了算法的精度与运行效率。(4)基于层次结构的网络事件指标体系模型,构建了食品安全网络事件风险预警指标体系,提出了基于层次分析(AHP)的长短期记忆网络(LSTM)的风险预警模型(AHP-LSTM):该模型以指标体系数据为输入,通过优化的层次分析法(AHP)融合指标值作为模型的期望输出,实现了食品安全网络事件的舆情风险预警。通过对比实现发现,本文所提的AHP-LSTM模型的准确性高于传统预警模型,能更有效的预测食品安全事件的发展趋势,验证了该模型的有效性与可靠性。(5)基于大数据存储(Hadoop)与分布式计算(Storm)框架,研究并建立食品安全大数据计算框架,解决大数据背景下的食品安全信息实时分析效率问题。同时,结合食品安全网络舆情数据、检测数据等四维数据构建完善的食品安全信息平台,增强食品安全各主体间的信息与风险交流;针对信息平台中传统关系型数据库带来的大数据检索效率低的问题,提出了以非关系型数据库MongoDB作为数据集成查询平台的数据库,借助其弱关系性以及对海量数据的查询优势,大大提升了信息平台的页面响应速度。


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