基于改进Apriori算法的食品安全情报分析

食品安全的情报分析已经成为食品安全监督、管理的关键环节,合理的防控机制可以有效提高食品安全的整体态势。在信息高速交互的时代,数据结构变得复杂多样,数据之间的关联性尤为隐蔽而不易觉察。面对错综复杂的食品抽检数据信息,传统的情报分析技术已经无法满足其需求,因此本文运用Apriori算法构建食品安全情报分析模型,通过分析大量的食品抽检数据,建立适用于不同食品安全问题场景下的情报分析模型。利用Hash技术改进关联规则算法对食品抽检数据间进行关联碰撞分析,使其挖掘出三个不同场景下潜在的食品安全情报规则,对食品安全的监督管理工作具有重要的指导意义。