【摘 要】
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食品检测数据作为食品风险分析的重要工具，针对同类食品所做检测项目不同而导致最终的数据矩阵部分缺失，且已有的食品检测数据大部分为未检出等问题，通过引入词频-逆文档频率，（term frequency-inverse document frequency，TF-IDF）的权重确定办法，构建一种新型的食品风险分析模型。本文以2019—2020年为时间段，收集某市食用农产品的蔬菜样本抽检信息作为分析数据，
【机 构】
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宁波市产品食品质量检验研究院(宁波市纤维检验所)
【基金项目】
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国家市场监管总局科技计划项目（2019MK080，2020MK117）； 浙江省基础公益研究计划项目（LGC20C200013）； 宁波市自然科学基金项目（202003N4196、2019A610438、2019A610437）； 宁波市泛3315创新团队（2018B-18-C）；
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食品检测数据作为食品风险分析的重要工具，针对同类食品所做检测项目不同而导致最终的数据矩阵部分缺失，且已有的食品检测数据大部分为未检出等问题，通过引入词频-逆文档频率，（term frequency-inverse document frequency，TF-IDF）的权重确定办法，构建一种新型的食品风险分析模型。本文以2019—2020年为时间段，收集某市食用农产品的蔬菜样本抽检信息作为分析数据，通过模型计算得到蔬菜中各样品的风险指数。结果显示：2019—2020年间检测的蔬菜产品中，风险指数高的为韭菜和芹菜，超标指数为毒死蜱，在监管中需加强关注，而其余蔬菜大多呈现低风险情况。本分析模型相较于其它传统分析方法，能给出具体的风险指数，在评价上具有直观性，且当数据样本越大时，评价效果越好。同时，本模型基于信息理论来设置权重，消除了主观因素在评价中的影响，在应对多样化食品数据时，更具有实用性。模型的建立在大数据的时代背景下，对于深入研究食品安全风险及其评价方法新路径提供一个新思路。
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