□ 劉楊 貴州科學(xué)院

□ 馬東 天津科技大學(xué)

□ 肖革新（通訊作者） 國家食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中心

當(dāng)前，信息化發(fā)展到了共享階段，食品安全信息化需要從原本簡單的數(shù)據(jù)上報(bào)轉(zhuǎn)變到數(shù)據(jù)跨界融合層面。由于食品安全數(shù)據(jù)存在分類與編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、系統(tǒng)間數(shù)據(jù)難以融合、分析關(guān)聯(lián)差等問題，因此，需要通過數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨層級(jí)、跨地域的食品安全相關(guān)數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)需要跨界融合才能更好地發(fā)揮作用，因此數(shù)據(jù)融合迫在眉睫。只有將現(xiàn)實(shí)世界、概念世界統(tǒng)一于數(shù)據(jù)編碼，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，以往條塊式單純業(yè)務(wù)上報(bào)的食品安全信息系統(tǒng)所產(chǎn)生的信息孤島問題凸顯，其已很難滿足當(dāng)前現(xiàn)代化食品安全治理的需求。大數(shù)據(jù)需要跨界融合才能更好地發(fā)揮作用，因此數(shù)據(jù)融合迫在眉睫。應(yīng)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合呢？答案就是建立數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)，如果沒有數(shù)據(jù)編碼，現(xiàn)實(shí)世界、概念世界與數(shù)據(jù)世界之間的關(guān)系映射將會(huì)發(fā)生紊亂，導(dǎo)致數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果沖突。例如在食品領(lǐng)域，馬鈴薯是大家十分熟悉的食物，但馬鈴薯在概念世界中有多種別名，如地蛋、洋山芋、山藥蛋、地瓜、土豆等，不利于跨庫查詢、跨庫統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析及歸類匯總。只有將現(xiàn)實(shí)世界、概念世界統(tǒng)一于數(shù)據(jù)編碼，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。簡言之，編碼就是標(biāo)準(zhǔn)中的標(biāo)準(zhǔn)，就是道、就是根。那么，如何進(jìn)行食品安全數(shù)據(jù)編碼呢？在研究國內(nèi)外編碼現(xiàn)狀和編碼系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，本文對(duì)食品安全數(shù)據(jù)融合的實(shí)現(xiàn)路徑進(jìn)行了具體闡述。

1 梳理現(xiàn)有的食品安全相關(guān)信息系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)字典編制

首先，梳理現(xiàn)有食品安全信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，了解現(xiàn)有信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分類邏輯、編碼規(guī)則和存在的主要問題。然后，對(duì)食品及其食品屬性字段進(jìn)行梳理，包括食品分類編碼、時(shí)間屬性、空間屬性、經(jīng)營者、產(chǎn)品信息、抽樣信息、檢測(cè)結(jié)果等字段，進(jìn)而編寫具體食品分類編碼數(shù)據(jù)字典，規(guī)范各系統(tǒng)間相同字段編碼。

考慮到當(dāng)前多樣的食品分類標(biāo)準(zhǔn)難以在短期內(nèi)統(tǒng)一，本研究以結(jié)構(gòu)簡潔為原則構(gòu)建食品分類樹，力求在尊重各方食品分類的基礎(chǔ)上找出一種滿足食品安全治理、營養(yǎng)健康管理，適用性廣、擴(kuò)展性強(qiáng)的食品分類方法—建立標(biāo)準(zhǔn)食品分類樹。

2 以數(shù)據(jù)融合共享為導(dǎo)向，建立標(biāo)準(zhǔn)食品分類樹

新的編碼系統(tǒng)并不是將舊的編碼系統(tǒng)推倒重來，而是借鑒已有的食品編碼系統(tǒng)，從而讓新系統(tǒng)更為科學(xué)合理，應(yīng)用更為廣泛?？紤]到當(dāng)前多樣的食品分類標(biāo)準(zhǔn)難以在短期內(nèi)統(tǒng)一，本研究以結(jié)構(gòu)簡潔為原則構(gòu)建食品分類樹，力求在尊重各方食品分類的基礎(chǔ)上找出一種滿足食品安全治理、營養(yǎng)健康管理，適用性廣、擴(kuò)展性強(qiáng)的食品分類方法—建立標(biāo)準(zhǔn)食品分類樹。

3 確定數(shù)據(jù)顆粒度，建立編碼解碼規(guī)則

數(shù)據(jù)顆粒度是通常用于表示組成數(shù)據(jù)集的最小單元，其涉及食品分類編碼的層級(jí)和細(xì)致程度—食品分類層級(jí)越多，粒度越小，可能造成后期數(shù)據(jù)處理量呈幾何級(jí)增長。因此，結(jié)合實(shí)際分析需求和運(yùn)算便捷性，確定適中的食品數(shù)據(jù)顆粒度尤為重要。數(shù)據(jù)顆粒度確定后，建立編碼規(guī)則，在編、解碼方面，歐盟食品分類與編碼系統(tǒng)FoodEx2具有較強(qiáng)的適用性，可作為重要參考。該系統(tǒng)采用一致的編碼體系，對(duì)所有食品相關(guān)的類別、術(shù)語和屬性以流水號(hào)編碼，由FoodEx2自動(dòng)生成并分配；共5個(gè)字符，首字符為A，中間3個(gè)字符為拉丁字母和阿拉伯?dāng)?shù)字，最后一位字符為拉丁字母，碼制為A[A-Z0-9]{3}[A-Z]。理論上，該系統(tǒng)可以對(duì)1213056個(gè)條目進(jìn)行編碼。解碼方面，可在分類樹上直接查找食品分類碼對(duì)應(yīng)的食品分類名稱，如編碼“A026V”代表“魚肉”。

4 食品安全相關(guān)數(shù)據(jù)系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)食品分類樹編碼進(jìn)行映射

在系統(tǒng)數(shù)據(jù)映射方面，主要解決的是原有的歷史數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)的食品分類樹進(jìn)行映射橋接融合的問題。目前，通過關(guān)鍵字查找等完全自動(dòng)化方式還很難完成系統(tǒng)間數(shù)據(jù)映射工作。為保證數(shù)據(jù)映射的可靠性，當(dāng)其他領(lǐng)域進(jìn)行此工作時(shí)，首選人工核對(duì)映射方式以解決歷史問題。為解決人工映射工作量大、耗時(shí)長的難題，本研究采用“柔性編碼對(duì)接體系”方式進(jìn)行映射，它跳出了原有系統(tǒng)中用食品名稱的關(guān)鍵詞與標(biāo)準(zhǔn)名稱進(jìn)行關(guān)鍵詞字符串匹配的簡單框架，升級(jí)成“隱式馬爾科夫模型”的柔性編碼對(duì)接體系，進(jìn)行關(guān)鍵詞概率匹配，給出每個(gè)關(guān)鍵詞字符串匹配的概率排列，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化智能映射，最后輔以人工核實(shí)，提高映射匹配的準(zhǔn)確度和工作效率。

5 結(jié)語

數(shù)據(jù)編碼通過將跨部門、跨層級(jí)、跨地域的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總?cè)诤希凑諘r(shí)間、空間、屬性三個(gè)維度進(jìn)行分析，不同屬性與時(shí)空維度借助編碼進(jìn)行組合，研究環(huán)境、食品、污染物、健康之間的內(nèi)在聯(lián)系及隨時(shí)間變化趨勢(shì)和空間分布規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)了編碼驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)綜合分析。