浙江财经大学（杭州 310018）

各行的数据规模和种类近年来随着信息产业的发展呈指数级增长，开启了我国大数据时代。通过数据挖掘可以提高数据库中的数据价值[1]。与此同时，我国频繁发生食品安全事件，如有毒大米事件、“瘦肉精”中毒事件、劣质奶粉事件以及“苏丹红”事件等，对消费者的身体健康造成了极大的威胁，同时在社会中引起了负面效应。因此需要对食品安全风险进行监测，通过食品安全风险监管可以提高食品安全水平[2-4]。当食品安全存在危机和风险时，食品安全监管部门需要采取相关措施，对食品的危害程度和危害成分进行辨别，并以预警的形式公告给顾客，提醒顾客禁止使用或慎食，最小化危害和风险。当前食品安全风险监测方法存在实时性差和监测准确率低的问题，需要对食品安全风险监测方法进行研究。

张明等[5]提出基于Rosetta粗糙集理论的食品安全风险监测方法，该方法在Rosetta粗糙集理论的基础上简约指标，获取指标属性对应的重要性，分类并整理数据，构建指数分级标准，生成决策表，实现食品安全风险的监测，该方法获取指标属性重要性所用的时间较长，存在实时性差的问题。梁辉等[6]提出基于最邻近距离空间分析法的食品安全风险监测方法，该方法将采样地点数据通过GIS地理编码技术转变为经纬度坐标，并在电子地图数据库中利用经纬度坐标制作采样地点专题图，通过空间随机模式下的平均最邻近距离与采样地点平均最邻近距离的期望比值判断空间分布特征，来实现食品安全风险的监测。……