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近年来，食品安全问题广受关注，特别是互联网的迅速发展促进了食品安全事件的舆论酝酿与传播，食品安全事件密切关系到民生与社会稳定，如何通过互联网大数据检测食品安全事件以及对食品安全状态进行关联分析成为关键核心。因此，制定一套网络事件检测与食品安全状态关联分析模型标准，可以建立食品安全事件智能化检测识别机制，让食品安全监管部门及时发现食品安全事件。 本标准规定了食品安全事件的分类准则。本标准适用于食品安全事件的分析，如有必要制定某识别、评估、管理等对食品安全事件分析的规范，应当以本标准作为基础。

主要技术内容包括食品知识库、食品安全数据融合技术、食品安全多源数据深度挖掘技术。 技术创新说明：网络媒体（公共媒体、自媒体）的网络事件实时感知机制，基于网络事件感知的主题爬虫触发机制，以及基于网络事件模型的网络主题爬虫的文本相似性计算方法。 网络大数据主动对象存储方法和缓存管理，提供缓存和分布式存储相结合的两级存储体系架构。 面向事件的溯源建立和对象数据组织模式，根据事件信息，利用溯源信息对获取的网络大数据构建关系图。 基于主动对象的应用感知及自适应存储管理方法。通过感知应用访问模式，可利用主动对象存储技术进行负载均衡和数据迁移，从而对大图数据进一步进行分割，并分布式的存储和处理，提升处理速度。 在食品安全知识库和知识图谱的基础上，针对知识图谱所包含的多源异构数据难以整合的问题，提出一种多模态集成的跨媒体智能集成推理方法。该方法能建立图谱节点的嵌入特征表示并利用深度学习提取共享知识，更充分地利用知识图谱的各种信息，提高推理准确率。

清华大学：承担国家重点研发计划子课题（2018YFC1604002），研究食品安全多源异构数据融合、存储与分析技术，发表论文12篇，申请专利3项，获授权专利3项，申请软件著作权3项。 武汉大学：参研重点研发计划（2018YFC1604002），研究了食品安全大数据的分析工作，目前已发表3篇论文，申请专利3项，申请软件著作权2项。 北京信睿浩扬科技有限公司：长期提供食品安全业务，在多个省份具有应用市场。

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