食品安全大数据的融合及分类并行处理技术研究
张素智
杨芮
赵亚楠
1.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,4500022.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,4500023.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,450002
摘要：食品安全大数据具有多源、高层次、强关联等特征,通过对食品安全大数据挖掘处理可快速高效地发掘数据的潜在价值,帮助提高食品安全态势感知及预测、病因性食品关联等综合分析能力.对食品安全大数据的融合及分类并行处理技术进行综述.介绍了食品安全大数据的来源、类型和特征并总结其关键处理技术;阐述了食品安全大数据预处理方法即数据融合技术;归纳了食品安全大数据挖掘技术,包括并行处理的三种计算模型以及多种聚类方法,如减法聚类、K-Means经典聚类、核聚类及谱聚类等;最后,对食品安全大数据未来的挑战和研究方向进行总结和展望.
关键词：食品安全大数据数据融合并行处理数据挖掘聚类
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61672470)北京市重点实验室开放基金(BKBD-2017KF08)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 256-265 )
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