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—— 中国食品杂志社
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题，本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth（FP-growth）算法的食品风险因素关联分析方法。首先，采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配，以计算出不同食品种类的风险指数。其次，以风险指数为特征，基于小批量K均值算法（MiniBatchKmeans）进行风险聚类，得到食品的风险等级。最后，采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘，挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系，并对挖掘出的结果进行关联分析，从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析，对其进行指标赋权，计算风险指数；后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险；最后，将数据导入改进FP-growth算法，得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果：对于17 214 条抽检数据，本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短；相较于传统FP-growth算法，删除了无效规则，提高了对食品风险因素关联规则的分析效率，从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。
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