[目的/意義]互聯(lián)網(wǎng)已成為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件信息傳播的重要平臺(tái),呈現(xiàn)出信息規(guī)模龐大、分散、無(wú)序等特點(diǎn),需要將這些孤立、零散分布的海量信息匯集起來(lái),以便從整體上把握突發(fā)事件的發(fā)展態(tài)勢(shì)。[方法/過(guò)程]提出了一種基于增量聚類(lèi)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件自動(dòng)跟蹤模型,給出了基于Single-Pass的增量聚類(lèi)算法框架,并通過(guò)引入時(shí)間距離來(lái)改進(jìn)聚類(lèi)間的相似度計(jì)算方法。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率都有明顯降低。本模型可有效地對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)追蹤,有助于提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件應(yīng)急管理水平。
【部分圖文】：

時(shí)間效率較高［13］。為避免聚類(lèi)結(jié)果對(duì)文檔輸入次序的依賴(lài)，在本研究中，文檔聚類(lèi)前，將按網(wǎng)頁(yè)的發(fā)布時(shí)間對(duì)Web文檔進(jìn)行排序。該聚類(lèi)算法的工作過(guò)程如圖1所示，算法的執(zhí)行步驟如下:S1:按發(fā)布時(shí)間對(duì)Web文檔進(jìn)行排序，并順序地處理每篇文檔;S2:第一篇文檔的向量自動(dòng)成為第一個(gè)聚類(lèi)的模板(即該聚類(lèi)的質(zhì)心);S3:將后續(xù)的每一文檔與所有已知事件聚類(lèi)進(jìn)行匹配，并計(jì)算其相似度;S4:若當(dāng)前文檔d與最相似的事件聚類(lèi)C之間的相似度sim(d，C)大于指定的閾值，則該文檔被分配到事件C中，并重新計(jì)算事件類(lèi)別C的質(zhì)心;否則，將文檔d作為一個(gè)新的事件C＇。圖1基于Single－Pass聚類(lèi)的事件跟蹤算法示意圖1．5考慮時(shí)間距離的相似度計(jì)算方法在增量聚類(lèi)過(guò)程中，以往在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)，只考慮網(wǎng)頁(yè)正文特征詞的相似度。當(dāng)兩個(gè)分屬不同事件新聞報(bào)道所屬的類(lèi)別比較相近時(shí)，網(wǎng)頁(yè)正文中所使用的詞語(yǔ)也會(huì)大致相同，傳統(tǒng)方法難以區(qū)分兩條新聞報(bào)道是否屬于同一個(gè)事件。例如，在進(jìn)行“三鹿牛奶事件”和“蒙牛牛奶致癌事件”追蹤時(shí)，很難將文檔劃分到正確的事件中，因?yàn)檫@兩個(gè)事件中都含有“牛奶”“中毒”等特征詞。在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件的新聞報(bào)道中，通常還會(huì)涉及到網(wǎng)頁(yè)發(fā)布時(shí)間、事件發(fā)生時(shí)間等信息，這些信息對(duì)區(qū)分不同的事件具有重要作用，若文檔與某個(gè)事件之間的時(shí)間距離越小，則理論上它屬于該事件的可能性就越大。在新文檔與事件模板之間的相似度時(shí)，在傳統(tǒng)的內(nèi)容相似度的基礎(chǔ)上，本文加入了時(shí)間因素，即通過(guò)考慮事件的發(fā)生時(shí)間來(lái)增強(qiáng)對(duì)多個(gè)相似質(zhì)量安全事件Web文檔的區(qū)分能力。同時(shí)，在計(jì)算內(nèi)容相似度時(shí)，我們分別考慮了標(biāo)題文本相似度、Meta標(biāo)簽文本相似度、正文文本相似度等三方面的因素，即為每篇Web文檔分別構(gòu)建標(biāo)題文本、Meta

?NE1三鹿三聚氰胺事件2008－09－012008－12－31312NE2蒙牛牛奶致癌事件2011－12－152012－03－01291NE3草莓致癌事件2015－03－012015－12－31437NE4速生雞事件2012－11－012013－07－01323NE5青島毒韭菜事件2010－04－012010－07－01152……………本文在計(jì)算Web文檔內(nèi)容的相似度時(shí)，綜合考慮了Web文檔中標(biāo)題、Meta標(biāo)簽對(duì)內(nèi)容相似度計(jì)算的影響，為了獲得標(biāo)題、Meta標(biāo)簽、正文之間的最佳權(quán)重之比，通過(guò)為標(biāo)題、Meta標(biāo)簽、正文設(shè)定不同的權(quán)重之比進(jìn)行對(duì)比，先后比較了6種不同權(quán)重之比情況下的系統(tǒng)的性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看出，當(dāng)標(biāo)題、Meta標(biāo)簽和正文權(quán)重之比為4∶2∶1時(shí)，相對(duì)于其他5種情況，系統(tǒng)的Macro－F1值較高。圖2幾種不同權(quán)重之比情況下的跟蹤效果比較為了驗(yàn)證時(shí)間距離對(duì)系統(tǒng)跟蹤性能的影響，我們比較了考慮時(shí)間距離與未考慮時(shí)間距離兩種情況下系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出，在考慮時(shí)間距離后，系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率都有所降低。例如，在誤報(bào)率為5%的情況下，未考慮時(shí)間距離時(shí)跟蹤系統(tǒng)的漏報(bào)率為51．8%，考慮時(shí)間距離后的漏報(bào)率為37．2%;同樣在誤報(bào)率為10%的情況下，未考慮時(shí)間距離時(shí)的漏報(bào)率為36．3%，而考慮時(shí)間距離后的漏報(bào)率為20．1%。圖3考慮時(shí)間距離與否對(duì)系統(tǒng)追蹤性能的影響3結(jié)論將網(wǎng)絡(luò)上孤立、零散分別的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全信息有效地匯集起來(lái)，有助于從整體上掌握農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件的發(fā)展態(tài)勢(shì)和分析事件之間的關(guān)聯(lián)性。本文以Web上農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息為研究對(duì)象，提出了一種基于增量聚類(lèi)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件自動(dòng)跟蹤模型，并通過(guò)引入時(shí)間距離改進(jìn)聚類(lèi)間的相似度計(jì)算方法，改進(jìn)后系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率都有明顯降低。下一步工作中，將研究基于?

了Web文檔中標(biāo)題、Meta標(biāo)簽對(duì)內(nèi)容相似度計(jì)算的影響，為了獲得標(biāo)題、Meta標(biāo)簽、正文之間的最佳權(quán)重之比，通過(guò)為標(biāo)題、Meta標(biāo)簽、正文設(shè)定不同的權(quán)重之比進(jìn)行對(duì)比，先后比較了6種不同權(quán)重之比情況下的系統(tǒng)的性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看出，當(dāng)標(biāo)題、Meta標(biāo)簽和正文權(quán)重之比為4∶2∶1時(shí)，相對(duì)于其他5種情況，系統(tǒng)的Macro－F1值較高。圖2幾種不同權(quán)重之比情況下的跟蹤效果比較為了驗(yàn)證時(shí)間距離對(duì)系統(tǒng)跟蹤性能的影響，我們比較了考慮時(shí)間距離與未考慮時(shí)間距離兩種情況下系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出，在考慮時(shí)間距離后，系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率都有所降低。例如，在誤報(bào)率為5%的情況下，未考慮時(shí)間距離時(shí)跟蹤系統(tǒng)的漏報(bào)率為51．8%，考慮時(shí)間距離后的漏報(bào)率為37．2%;同樣在誤報(bào)率為10%的情況下，未考慮時(shí)間距離時(shí)的漏報(bào)率為36．3%，而考慮時(shí)間距離后的漏報(bào)率為20．1%。圖3考慮時(shí)間距離與否對(duì)系統(tǒng)追蹤性能的影響3結(jié)論將網(wǎng)絡(luò)上孤立、零散分別的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全信息有效地匯集起來(lái)，有助于從整體上掌握農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件的發(fā)展態(tài)勢(shì)和分析事件之間的關(guān)聯(lián)性。本文以Web上農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息為研究對(duì)象，提出了一種基于增量聚類(lèi)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件自動(dòng)跟蹤模型，并通過(guò)引入時(shí)間距離改進(jìn)聚類(lèi)間的相似度計(jì)算方法，改進(jìn)后系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率都有明顯降低。下一步工作中，將研究基于早期較少的樣本數(shù)據(jù)快速識(shí)別出新的主題事件的方法，以便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全突發(fā)事件。參考文獻(xiàn)［1］張馳，張曉東，王登位，等．農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全可追溯研究進(jìn)展［J］．中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2017(1):18－28．［2］李祥洲，錢(qián)永忠，鄧玉，等．2016年我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析［J?
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本文編號(hào)：2855137