基于贝叶斯网络的食品安全舆情监控探针研究

针对大数据时代食品安全舆情数据采集不够快捷与准确的问题,提出一种基于贝叶斯网络的食品安全舆情监控探针的研究方法.首先,通过MySQL数据库建立食品安全关键词库;其次,运用贝叶斯网络模型将关键词库构建形成监控探针,并选定人民众云舆情监测系统进行数据采集;第三,将监控探针与传统舆情数据采集、网络爬虫技术做3组对比实验(奶类、酒类、茶类),验证其有效性.结果显示3组实验的数据挖掘时间(乳制品类3 s;酒类2.5 s;茶类2.4 s)明显降低,数据有效率(乳制品类83.6％;酒类77％;茶类77.9％)明显升高.可见关键词库引入贝叶斯网络模型形成监控探针,可有效提高食品安全舆情数据采集的及时性与精准度.