曹 静

    (靖边县市场检验检测中心，陕西榆林 718500)

    食品安全是人们身体健康的重要保障，而食品抽检是保障食品安全的重要手段。传统食品抽检方法存在效率低、覆盖面窄、数据量少等问题，无法满足当前食品安全监管的需要。基于大数据分析的食品安全评估以其能够提高食品安全评估的准确性、时效性和全面性等优势成为当前食品安全领域的研究热点。

    1 食品抽检中的大数据分析技术

    1.1 数据采集技术

    食品抽检数据主要来源于食品生产企业、检验检测机构和监管部门，其中包括食品检测报告、检验结果、生产企业信息等，食品抽检中数据采集是其中一部分内容。数据采集技术包括数据挖掘、文本挖掘、网络爬虫等技术手段。

    1.2 数据预处理技术

    由于食品抽检数据来源广泛、格式不统一、数据质量不一，需进行数据清洗、去重、转换、规范化等预处理工作，可根据实际情况选择数据清洗、数据转换、缺失值填充等技术手段，提高抽检的可行性[1]。

    1.3 数据分析技术

    数据分析技术是指通过对食品抽检数据进行分析，提取有价值的信息和模式。数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习和关联分析等。

    1.4 数据挖掘技术

    数据挖掘是指对大规模数据进行挖掘和发现隐藏在数据中的知识和信息，以提高对食品质量安全的监管能力。数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

    1.5 可视化技术

    可视化技术是指通过图表、地图、动态可视化等方式展现食品抽检数据分析结果。可视化技术可帮助监管部门更好地理解食品抽检数据，提高数据分析的效率和可视化程度。

    2 基于大数据分析的食品安全评估模型

    基于大数据分析的食品安全评估模型主要是通过对大规模食品质量安全数据的收集、分析和挖掘，建立食品安全评估模型，对食品质量安全进行评估和预测，以实现对食品质量安全的全面监控和管理。以下是基于大数据分析的食品安全评估模型的主要构成要素。

    2.1 数据库建立

    针对不同的食品品类，建立相应的食品质量安全数据库。食品质量安全数据库包括食品抽检数据、食品生产企业信息、食品加工工艺和食品配料等信息。建立食品质量安全数据库的过程中需考虑数据的完整性、准确性、可靠性等因素。

    2.2 数据处理

    对食品质量安全数据进行清洗、转换、归一化等预处理工作，以便于后续的数据分析和挖掘 ......