进出口食品风险溯源预警关键技术及平台建设_包先雨，蔡伊娜编_9787312055904

　　为提升口岸现场执法工作智能化、标准化和规范化水平，推动口岸食品“快检、快验、快放”，加快通关速度，《进出口食品风险溯源预警关键技术及平台建设》提出了多种技术方案：通过搭建进出口食品风险监控数据湖，实现了多源信息融合、实时态势理解、食品风险评估、态势分析预测以及追溯信息管理等功能；完成了真值推理和发现方法、时间序列分类和聚类方法等多项研究；研发了国家级进出口食品风险信息云平台，打造了具有多源采集、追溯管理、快速检索、预警提示、决策技术支持诸多功能的食品安全智慧保障平台。
　　《进出口食品风险溯源预警关键技术及平台建设》可供广大科研工作者、专家学者、学生朋友们阅读，可为口岸通关检验提速度、降成本提供参考。

　　近年来，海关作为对外贸易的重要门户，一直在不断提升自身硬件设施水平，通关运行效率得到了明显提升。2021年12月，我国进口、出口货物整体通关时间分别压缩至32.97小时、1.23小时，比2017年分别压缩了66.14%、89，98%。然而，随着进出口贸易规模的扩大，海关所涉及的业务数据愈加复杂，数据量激增，且各部门之间存在“信息孤岛”“数据壁垒”等现象。所以，通过科技手段打造“放得开、管得住、效率高”的国门安全防线已经成为了当务之急。
　　在此背景下，为响应“智慧海关、智能边境、智享联通”号召，本书提出了海关数据湖处理构架方案，实现了海关各系统数据的全量汇聚入湖存储，消除了“数据烟囱”和“信息孤岛”，使数据真正在海关部门内部流动和流转起来，带动了业务和应用的快速创新，有效支持了海关系统的数字化转型和网络重构战略；提出了建设海关数据湖的基本流程，并给出了应用案例分析，认为海关数据湖的建设过程应与海关业务工作紧密结合，与海关数据仓库以及数据中台有所区别，海关数据湖建设可采用更敏捷的方式——“边建边用，边用边治理”来构建；提出了基于路径表示的多源Web信息实体解析方法、基于图嵌入的真值推理方法、基于多层图注意力网络的事件检测等关键数据挖掘方法，设计了大量的实验验证了这些方法的可行性，有助于口岸在查验过程中高效、自动、准确地处理海量信息，助力食品风险监控数据湖的构建工作；采用Java、云服务模式与技术，研发了进出口国家级食品风险信息云平台，可实现重要食品贸易国（地区）风险监控数据溪流的标准化，智能化采集、汇聚、加工，信息追溯及风险预警等服务，可为监管部门开展国家食品风险管理决策提供科学依据和数据支撑，实现针对重要食品贸易国（地区）的风险监控数据云服务。
　　本书在编写过程中得到了多方的支持，在此向各位作者、专家表达最诚挚的感谢。虽然笔者竭力追求表达精准，但限于自身水平，力有未逮之处请读者见谅，若有讹误，还请不吝指正。

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