[發明專利]食品安全風險評估方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010433430.8
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111738549A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 冷新波;劉佳
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/12;G06K9/62
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

1.一種食品安全風險評估方法，其特征在于，所述食品安全風險評估方法包括如下步驟：

根據預設的食品安全風險特征項，獲取多個餐飲企業的風險特征數據；

判斷所述多個餐飲企業在預設時長內是否發生過食品安全事故，將所述多個餐飲企業中發生過食品安全事故的餐飲企業的風險特征數據作為正樣本，將所述多個餐飲企業中未發生過食品安全事故的餐飲企業的風險特征數據作為負樣本；

根據所述正樣本和所述負樣本生成訓練集，將所述訓練集輸入至預設的決策樹模型中進行訓練，得到目標決策樹；

分別獲取所述目標決策樹的根節點到每個葉子節點的路徑，根據獲取到的每一條路徑分別生成一個對應的食品安全風險特征組合；

計算與每個食品安全風險特征組合對應的風險評估值，將所述風險評估值標記在所述目標決策樹的對應葉子節點上，得到食品安全風險評估模型；

獲取待評估餐飲企業的風險特征數據，將所述待評估餐飲企業的風險特征數據輸入至所述食品安全風險評估模型中，通過所述食品安全風險評估模型對所述待評估餐飲企業進行食品安全風險評估。

2.如權利要求1所述的食品安全風險評估方法，其特征在于，所述根據預設的食品安全風險特征項，獲取多個餐飲企業的風險特征數據的步驟包括：

從預設數據庫中抽取多個餐飲企業的歷史經營數據，對所述歷史經營數據進行數據清洗，得到企業基礎畫像數據集；

對于企業基礎畫像數據集中的每個餐飲企業，從進行數據清洗后的歷史經營數據中提取出與預設的食品安全風險特征項對應的風險特征數據。

3.如權利要求1所述的食品安全風險評估方法，其特征在于，所述判斷所述多個餐飲企業在預設時長內是否發生過食品安全事故的步驟包括：

從預設媒體數據庫獲取預設時長內所述多個餐飲企業的食品安全報導信息；

根據所述食品安全報導信息判斷所述多個餐飲企業是否發生過食品中毒事件、是否存在司法處罰或行政處罰記錄，以及是否被列入經營異常名錄；

當某個餐飲企業發生過食品中毒事件，或存在司法處罰或行政處罰記錄，或被列入經營異常名錄時，判定所述餐飲企業在預設時長內發生過食品安全事故。

4.如權利要求1-3中任一項所述的食品安全風險評估方法，其特征在于，所述根據所述正樣本和所述負樣本生成訓練集，將所述訓練集輸入至預設的決策樹模型中進行訓練，得到目標決策樹的步驟包括：

根據卡方檢驗算法，從所述正樣本和所述負樣本中篩選出具有風險預測價值的目標離散型風險特征數據；

根據證據權重算法和信息價值算法，從所述正樣本和所述負樣本中篩選出具有風險預測價值的目標連續型風險特征數據；

將所述目標離散型風險特征數據和所述目標連續型風險特征數據作為訓練集輸入至預設的決策樹模型中進行訓練，得到目標決策樹。

5.如權利要求4所述的食品安全風險評估方法，其特征在于，所述根據卡方檢驗算法，從所述正樣本和所述負樣本中篩選出具有風險預測價值的目標離散型風險特征數據的步驟包括：

對于所述正樣本和所述負樣本中的離散型風險特征數據，統計與所述離散型風險特征數據對應的正樣本數和負樣本數；

將與所述離散型風險特征數據對應的正樣本數、負樣本數，以及預設的樣本數理論推斷值代入卡方檢驗算法中進行計算，得到所述離散型風險特征數據的卡方值；

當所述卡方值小于或等于第一預設閾值時，將所述離散型風險特征數據作為具有風險預測價值的目標離散型風險特征數據。