食品安全大数据的融合及分类技术综述

作     者：张素智 陈小妮 李鹏辉 杨芮 蔡强 ZHANG Su-zhi;CHEN Xiao-ni;LI Peng-hui;YANG Rui;CAI Qiang

作者机构：郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450002 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2020年第30卷第2期

页      面：159-165页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61802353) 北京市重点实验室开放课题(BKBD-2017KF08) 

主　　题：食品安全大数据 预处理 数据融合 数据挖掘 分类 

摘      要：食品是人们赖以生存和发展的基本物质基础,食品安全不仅仅关乎广大消费者的切身利益,甚至关系到国家经济的稳步发展和社会的繁荣昌盛。食品安全大数据具有数据容量大、来源多样、更新速度快、价值密度低却应用价值大的特点,通过将多源的食品安全大数据进行融合及分类并行处理可以帮助人们实现更多的价值。对食品安全大数据融合及分类技术进行了综述。首先,总结了食品安全大数据的来源特征以及数据处理关键技术,阐述了食品安全大数据预处理过程,分析了食品安全大数据融合三种融合层次以及融合关键技术,介绍了食品安全大数据的并行计算模式;然后,归纳了并行分类算法以及几种常见的分类算法,如朴素贝叶斯、决策树、神经网络等;最后,对食品安全大数据做出总结和展望。