公开(公告)号：CN118378880A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410374875.1

申请日：2024-03-29

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆市市场监督管理局 ,  重庆市市场监督管理局档案信息中心(重庆市市场监管网络监测中心)

Inventor： 鲜思东 ,  李文佳 ,  李昂 ,  刘光惠 ,  陈睿

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的区域食品安全综合评价方法，属于食品安全评价领域。该方法包括：获取待评价区域的食安指数信息数据，归纳整理出食品安全综合评价指标体系；分别采用层次分析法和灰色关联度分析法确定各指标的权重；结合层次分析法和灰色关联度分析法的权重排名，通过加权平均得到食品安全综合评价指标体系的综合权重；构建基于BP神经网络的个体餐饮单位食品安全综合评价模型，通过该模型计算所述待评价区域中个体餐饮单位的食品安全得分；构建基于XGBoost的区域食品安全综合评价模型，结合个体餐饮单位的食品安全得分以计算待评价区域的食品安全得分，对待评价区域的食品安全状况进行评估，为精准靶向监管提供重要依据。

公开(公告)号：CN118626942A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410749153.X

申请日：2024-06-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵辉 ,  王金祥 ,  陈睿 ,  莫余风

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06N20/10 ,  G06N20/00 ,  G06N3/045 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06F18/21 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明提供一种基于融合Node2vec与Struc2vec的两级Stacking链路预测方法，属于复杂网络分析领域。该方法采用了Node2vec和Struc2vec算法来提取节点特征并构建连边特征向量，该特征向量可以充分学习网络节点近邻相似性和结构相似性信息，然后这些向量被用作链接预测方法的输入。针对单一机器学习算法在链路预测中精度不高的问题，将SVM、XGBoost和MLP作为基分类器，Logistic Regression作为二层分类器构成了整个Stacking方法。在多个真实网络中进行试验，通过评估指标比对分析了方法及其基分类器效能，验证了集成学习算法的有效性，可以在整体上提升预测精度。