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基于食品行业多源大数据的融合分析及可视化

§   项目背景

目前食品安全风险预警中存在风险难识别、预警准确性差的关键技术问题,海量、异构和混杂食品安全云上汇集的跨部门、跨地区的食品行业多源数据的实时运算一直困扰着企业。此外,如果数据的吞吐量太大,还会因为阻塞造成的数据丢失或者溢出。因此,急需高效的解决方案处理多元化、海量食品数据。

§   解决方案

基于食品安全云Hadoop/Spark生态系统解决方案,将食品安全云实验室信息管理系统、监管系统、企业信息管理系统、大众门户、知识管理系统、舆情系统、食安测手机APP、食安监手机APP 等“六系统两终端”上汇集的跨部门、跨地区的食品行业多源数据(品控数据、检测数据、政策法规及标准数据、互联网舆情监控数据)进行融合、预处理和加工,建立数据挖掘模型,进行多维度及关联分析、风险评估及风险预警,发现潜在数据规律,并建立食品安全云大数据风险预警分析系。同时,利用目前国际领先的主流Echarts可视化技术进行展示,该系统支持食品行业多数据源的联动查询分析。

项目基于大数据分析和领域知识相结合,重点突破食品安全风险预警的关键技术,解决目前食品安全风险预警存在的问题。本项目将研究食品安全大数据统一的知识表示方法,对食品安全云采集的互联网舆情数据及食品安全云政府门户、企业门户、实验室管理系统、手机APP终端等的检测数据进行ETL,针对目前食品安全存在风险难识别、预警准确性差等关键性技术问题,提出将舆情数据后处理的具体算法,并根据对比百度指数与谷歌指数,使得舆情信息更加精准,提取有效舆情信息。与此同时,研究建立多层次、多维度、多指标体系的食品安全风险预警模型,提高数据分析算法的效率和预警模型的准确性,实现食品安全大数据的分析、共享与预警的信息化,构建具有可展示度的基于大数据和领域知识驱动的食品安全风险预警分析系统。实现政府监管、企业自律、媒体监督、大众参与的食品安全社会治理的现代化监管模式,以茅台酒类大数据为研究和应用对象,验证所提方法的普适性和有效性。