食品安全事件风险检测数据集FoodSafetyIncidentRiskDetection-nikomahos
数据来源：互联网公开数据
标签：食品安全, 风险检测, 事件分析, 文本挖掘, 危害识别, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的食品安全事件报告，记录了与食品相关的危害事件信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从1994年开始的食品安全事件。
地理范围：数据覆盖了美国等国家或地区发生的食品安全事件。
数据维度：数据集包括年份（year）、月份（month）、日期（day）、国家（country）、事件标题（title）、事件描述文本（text）、危害类别（hazard-category）、产品类别（product-category）、危害产品（hazard-product）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（incidents_train.csv）、验证集（incidents_valid.csv）和测试集（incidents_test.csv），方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的食品安全事件报告，已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于食品安全事件的风险评估、危害识别和预警研究，以及文本挖掘和机器学习模型的构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于食品安全、公共卫生和自然语言处理交叉领域的学术研究，如食品安全风险评估、事件趋势分析、危害因子关联分析等。
行业应用：为食品生产企业、监管机构和消费者提供数据支持，特别是在风险预警、产品召回、市场监管等方面。
决策支持：支持政府部门和行业协会制定食品安全政策、优化监管流程。
教育和培训：作为食品安全、风险管理和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解食品安全事件的特点和规律。
此数据集特别适合用于探索食品安全事件的发生规律和风险因素，从而实现对食品安全风险的有效监测和管理，并提升对公众健康的保护水平。
