大数据挖掘在食品安全风险预警领域的应用_王雅洁.pdf

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1、安徽农业科学，JournalofAnhuiAgri．Sci．2015，43(8):332－334责任编辑徐丽华责任校对李岩大数据挖掘在食品安全风险预警领域的应用*王雅洁，杨冰，罗艳，何锦林，谭红(贵州省分析测试研究院，贵州贵阳550002)摘要食品安全综合评价与预警是食品安全的重难点。该研究着重介绍了大数据挖掘在食品安全风险预警领域的应用。首先对大数据的基本概念及3种典型的大数据挖掘技术(贝叶斯网络、决策树以及人工神经网络)概念进行分析，并探讨这3种大数据挖掘方式在食品安全行业的应用现状。之后比较3种大数据挖掘方式，提出将其中一种大数据挖

2、掘方式BP神经网络运用于食品安全风险预警的构想。关键词食品安全;大数据挖掘;风险预警;贝叶斯网络;决策树;BP神经网络中图分类号S126;TP39文献标识码A文章编号0517－6611(2015)08－332－03DOI:10.13989/j.cnki.0517-6611.2015.08.130TheApplicationofBigDataMininginFoodSafetyAlertField*WANGYa-jie，YANGBing，LUOYan，TANHongetal(GuizhouAcademyofTestingandAnalysi

3、s，Guiyang，Guizhou550002)AbstractComprehensiveevaluationandalertinfoodsafetyisveryimportantanddifficult．Thisessaymainlyfocusesonintroducingtheap-plicationofbigdatamininginfoodsafetyalertfield．Atfirst，theconceptofbigdatamimingandthreebigdatamethods(Bayesiannetwork，Decisiont

4、ree，BPneuralnetwork)wereanalyzed．Atthesametime，theapplicationstatusofthesethreebigdatamimingmethodsinfoodsafetyareaswerediscussed．Thenthesebigdatamimingmethodswerecompared，andhowtoapplyBPneuralnetworkintofoodsafetyriska-lertwasproposed．KeywordsFoodsafety;Bigdatamining;Ｒis

5、kalert;Bayesiannetwork;Decisiontree;Backpropagationneuralnetwork近年来，信息产业界的新兴服务飞速发展，各行业的数具有代表性的定义。此外，在“3V”的基础上，某些大型企业据种类和规模呈现指数级增长，我国大数据的时代已正式开提出了“4V”定义，即在已有3V的基础上再添加一个新的特启。大数据概念的兴起为人们提供了一种新的看待世界的性。目前，关于第四个“V”的定义还未统一，IDC认为大数据［4］方法，为了让存于数据仓库中的大量数据变得有价值，对大还应当具有价值性(Value)，而IB

6、M认为大数据必然具有［5］数据的挖掘成为普遍关注的话题。与此同时，食品安全事件真实性(Veracity)。在我国频频发生，如“瘦肉精”中毒事件、“苏丹红”事件、劣23种大数据挖掘方式原理概况及在食品安全行业的应用质奶粉事件、“三聚氰胺”事件以及有毒大米事件等，严重威现状胁群众的身体健康，引起极大的负面社会效应。因此食品安几年来，随着计算机硬件稳定的发展，大量功能强大数全综合评价与预警越来越成为食品安全的重点。寻找有效据收集设备和存储介质被广泛供应在市场上，与此同时大力的预警方式能够极大程度地提高食品安全水平，大数据挖掘促进了数据库的发展，

7、使得大量信息和数据存储与数据库［6］技术正是这样一种有效的预警方式。笔者对大数据的基本中。在大数据库中大量的数据成了“数据坟墓”，如何让这概念进行剖析，并分析大数据挖掘中3种典型的挖掘方式及些海量的数据“苏醒”过来，将数据坟墓转变成为有价值的知其在食品安全领域的应用，对比分析3种大数据挖掘方式应识“金块”，人们需要寻求有效的解决方式。大数据挖掘技术用于食品安全风险预警领域的适应度，在此基础上，选取其正是这样一种解决数据和知识之间的鸿沟，将数据转变成知中较优的大数据挖掘方式，探讨将其应用于食品风险预警领识的有效方式。大数据挖掘是将潜在隐含的

8、信息从数据中域的初步设想。提取，通过开发计算机程序在数据库中进行自动挖掘，以发［6］1大数据概述现规律或模式的一种有效手段。大数据挖掘，即“从大数［7］大数据是一个比较抽象的概念，仅从字面上来