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    食品安全大數據的融合及分類并行處理技術研究

    張素智; 楊芮; 趙亞楠 鄭州輕工業學院計算機與通信工程學院; 鄭州450002
    • 食品安全大數據
    • 數據融合
    • 并行處理
    • 數據挖掘
    • 聚類

    摘要:食品安全大數據具有多源、高層次、強關聯等特征,通過對食品安全大數據挖掘處理可快速高效地發掘數據的潛在價值,幫助提高食品安全態勢感知及預測、病因性食品關聯等綜合分析能力.對食品安全大數據的融合及分類并行處理技術進行綜述.介紹了食品安全大數據的來源、類型和特征并總結其關鍵處理技術;闡述了食品安全大數據預處理方法即數據融合技術;歸納了食品安全大數據挖掘技術,包括并行處理的三種計算模型以及多種聚類方法,如減法聚類、K-Means經典聚類、核聚類及譜聚類等;最后,對食品安全大數據未來的挑戰和研究方向進行總結和展望.

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