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文字探勘在電子發票大數據上的應用

為了解決國稅局豐原分局電話的問題，作者巫鴻意 這樣論述：

以往黑心食用油脂業者了解政府對於食用油的檢驗內容，所以會私下調整油品脂肪酸組成百分比，使其檢驗結果無法確定有違規混油之情形，因此難以定罪。有鑑於此，行政院打造食品履歷追溯系統，由食用油脂業者先行推動上傳食用油脂原料、半成品與成品供應來源及流向資訊，政府方可藉由分析巨量資料，偵測風險目標以建立監測模型，落實食安源頭控管。本研究乃以食用油品為例，藉由財政部資訊中心的電子發票平台大數據，開發一套以 B2B 電子發票為基礎的食安預警系統。利用文字探勘技術結合 K-近鄰演算法、支持向量機模型、邏輯斯迴歸模型、類神經網路模型與隨機森林演算法等機器學習方法，首先針對電子發票品名文字資料進行分析，從未分類的

大量發票中辨別出和食用油相關的品項；接著判別出哪些廠商在哪段時期，關於食用油原料及成品的進出貨交易是否可疑。本研究結果顯示，在電子發票品項分類上，隨機森林演算法對於分類結果具有極佳效能，其敏感度達95%、特異性達98%；在廠商油品進銷狀態的偵測上，若廠商當月出貨金額與當月進貨金額的比值之自然對數值超過6，便認定該廠商當月有可疑交易流程發生。