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  使用機器學習於社群平台之食安資料探勘 
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講者:國立虎尾科技大學 資訊工程系 張君丞
日期:2018/10/24
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:10:58
觀看:109
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摘要:
近年來食品安全的事件頻傳,人們對於食安
的議題也越來越重視,除了黑心食品的問題之外,
食品安全的相關知識也是非常重要的,但只從一
般的新聞媒體來接收相關的知識是不夠的,因此
需要從其他管道來取得這些資訊,如:社群網站、
網路新聞…等,但...
近年來食品安全的事件頻傳,人們對於食安
的議題也越來越重視,除了黑心食品的問題之外,
食品安全的相關知識也是非常重要的,但只從一
般的新聞媒體來接收相關的知識是不夠的,因此
需要從其他管道來取得這些資訊,如:社群網站、
網路新聞…等,但是社群網站除了食品安全的資
訊外,也包含了其他不同種類的資訊,一般人就
有可能會因為社群網站資料繁雜而漏掉了這些食
品安全的資訊,因此本論文提出了一種可以從社
群網站繁雜的資訊中找出食品安全的資訊的方法,
並建構食品安全資訊平台(Food Safety Information
Platform,簡稱FSIP),統整各方面的食品安全資訊,
包括社群網站、政府開放資料與網路新聞等的食
安資訊,希望藉由 FSIP 來幫助人們來得知食品安
全的知識。關於從社群網站中找出食安資訊的部
分,本論文使用與食品安全資訊相關的政府開放
資料與網路新聞做為訓練資料的來源,並針對
Facebook 的粉絲團貼文,來找出可能為食品安全
資訊的貼文,本論文主要是利用結巴斷詞將訓練
資料斷詞成單字,再將斷詞後的資料使用 TF-IDF
演 算 法 來 找 出 每 篇 資 料 中 的 關 鍵 字 , 並 利 用
Word2Vec 演算法來將關鍵字轉換成詞向量,然後
進行二元分類的模型訓練。最後將 Facebook 粉絲
團中的貼文輸入到訓練好的二元分類模型,來判
斷這些貼文是否為食品安全的資訊,藉由以上的
方法來找出 Facebook 中的食品安全資訊的貼文,
並將這些貼文資訊提供給使用者。

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