產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測技術(shù)通則

GB/T××××—××××GB/T××××—××××產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測技術(shù)通則范圍本標(biāo)準(zhǔn)給出了產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測的基本原則、流程及技術(shù)。本標(biāo)準(zhǔn)適用于有關(guān)組織開展產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測的活動。注：本標(biāo)準(zhǔn)是通則，相關(guān)組織可結(jié)合自身情況和實際需要，設(shè)定更為具體的目標(biāo)和信息監(jiān)測技術(shù)規(guī)范，對本標(biāo)準(zhǔn)提供的風(fēng)險信息監(jiān)測技術(shù)通則進(jìn)行必要細(xì)化或完善。規(guī)范性引用文件下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T20271信息安全技術(shù)信息系統(tǒng)通用安全技術(shù)要求GB/T30135-2013消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息描述規(guī)范術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。風(fēng)險信息riskinformation描述潛在風(fēng)險或已發(fā)生傷害事件的信息。產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息riskinformationofproductqualitysafety產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息是對產(chǎn)品在預(yù)期使用和可合理預(yù)見的誤用情況下，因產(chǎn)品、使用者和使用環(huán)境的相互作用，對可能引發(fā)人身傷害的各類危害（源）、以及產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險可能導(dǎo)致人身傷害后果的描述。風(fēng)險信息采集riskinformationcapture利用相關(guān)技術(shù)，針對定制的目標(biāo)數(shù)據(jù)源，實時進(jìn)行風(fēng)險信息采集，為風(fēng)險信息分析提供數(shù)據(jù)輸入的過程。風(fēng)險信息監(jiān)測riskinformationmonitoring為掌握風(fēng)險狀況和識別可能存在的潛在風(fēng)險而開展的風(fēng)險信息采集、加工、分析活動?；驹瓌t合法性原則應(yīng)保證產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測的實施主體、監(jiān)測程序、步驟、方法，監(jiān)測結(jié)果的報送符合國家法律法規(guī)的要求。保護(hù)性原則對涉及到個人或者組織隱私的風(fēng)險信息，應(yīng)建立保密制度并進(jìn)行嚴(yán)格保密，保證信息在可控范圍內(nèi)流轉(zhuǎn)和使用。完整性原則宜充分運(yùn)用各種信息采集方法，從多個渠道去采集相應(yīng)的風(fēng)險信息，每一渠道也可以跨區(qū)域、跨階段去采集。采集的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息應(yīng)力求內(nèi)容全面，不應(yīng)有選擇性地進(jìn)行取舍、分割、隨意修改或刪除，應(yīng)保持被采集信息的原始完整性。獨(dú)立性原則采集、處理和提供產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息的過程中不應(yīng)受到調(diào)查對象及其他因素的影響。時效性原則應(yīng)在產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息開始廣泛傳播之前第一時間采集、加工與分析，保證風(fēng)險信息的時效性。產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測要素監(jiān)測對象產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測的對象包括在流通領(lǐng)域銷售的產(chǎn)品以及企業(yè)與消費(fèi)者使用的產(chǎn)品。監(jiān)測要素對產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息的監(jiān)測可分為對基礎(chǔ)信息、危害信息、傷害結(jié)果信息和附加信息的監(jiān)測?；A(chǔ)信息監(jiān)測基礎(chǔ)信息是對與產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險相關(guān)的產(chǎn)品、使用者和使用環(huán)境的最簡化描述?；A(chǔ)信息監(jiān)測的要素宜按照GB/T30315附錄A執(zhí)行。危害信息監(jiān)測引發(fā)產(chǎn)品質(zhì)量安全事故的危害（源）可以分為人的因素、物的因素和環(huán)境因素。其中，產(chǎn)品自身危害因素的客觀存在，使產(chǎn)品處于不安全狀態(tài)，具有導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量安全事故的可能性，是引發(fā)產(chǎn)品質(zhì)量安全事故的本質(zhì)原因。在未采取必要的控制措施的情況下，在消費(fèi)者的不安全行為或不良的產(chǎn)品使用環(huán)境的觸發(fā)下，可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量安全事故發(fā)生，造成使用者人身傷害。危害信息監(jiān)測要素宜按照GB/T30315附錄B執(zhí)行。傷害結(jié)果信息監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險可能導(dǎo)致使用者人身傷害，具體包括傷害類型、傷害結(jié)果、傷害性質(zhì)、傷害嚴(yán)重程度等。危害信息監(jiān)測要素宜按照GB/T30315附錄C執(zhí)行。附加信息監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息附加信息主要包括對相關(guān)風(fēng)險主體的詳細(xì)描述，對導(dǎo)致使用者人身傷害的危害（源）的詳細(xì)描述，對使用者人身傷害結(jié)果的詳細(xì)描述，對導(dǎo)致傷害的原因的詳細(xì)描述，對熱點(diǎn)問題的詳細(xì)描述等，可根據(jù)實際需要參考核心數(shù)據(jù)集的表述方式進(jìn)行擴(kuò)展。產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測流程信息識別根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測需要，構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息語料庫，以識別和篩選所需要的風(fēng)險信息。語料庫一般包括：具體產(chǎn)品類別、區(qū)域、信息來源渠道、監(jiān)測要素、時間范圍等。信息獲取根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息的發(fā)布和掌握主體，來源渠道主要包括：消費(fèi)者。主要采集消費(fèi)者通過電話、網(wǎng)絡(luò)、信件等方式和開放平臺（微博、論壇、電商平臺等）提供的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息。經(jīng)營者。主要采集經(jīng)營者在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、流通等過程，及提供與產(chǎn)品有關(guān)的服務(wù)中發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息。相關(guān)組織。主要采集國內(nèi)外各種科研院所、檢驗檢測技術(shù)機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)團(tuán)體、醫(yī)院、法院、傷害事故鑒定機(jī)構(gòu)、消費(fèi)者維權(quán)機(jī)構(gòu)以及專業(yè)媒體機(jī)構(gòu)等組織掌握或發(fā)布的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息。政府部門。主要采集國內(nèi)外與產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管相關(guān)的政府部門發(fā)布的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息。信息預(yù)處理把不同來源、格式、特點(diǎn)性質(zhì)的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息中的不一致、重復(fù)、含噪聲和維度高的去除后，并進(jìn)行集中，從而為開展產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測提供全面的數(shù)據(jù)支撐?？蓮漠a(chǎn)品類別、傷害程度、地理區(qū)域、危害信息、傷害類型、使用環(huán)境等不同主題構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息數(shù)據(jù)倉庫。信息分析與研判信息分析與處理經(jīng)過一定時期的積累，產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息會大量聚集。需要對這些風(fēng)險信息進(jìn)行分析和處理，才能把握信息的內(nèi)在特征和規(guī)律。風(fēng)險信息分析和挖掘應(yīng)考慮但不限于以下方面：建立風(fēng)險信息分析的目標(biāo)，明確分析的對象；對于分析已發(fā)生風(fēng)險，可利用一些統(tǒng)計分析方法去實現(xiàn)，并應(yīng)從多個維度分析，如時間維度、信息來源維度、區(qū)域維度等；產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息分析不僅可以選擇一般的應(yīng)用統(tǒng)計工具，還可以利用常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，如決策樹、規(guī)則推理、聚類，得出有用的分析信息。重點(diǎn)信息研判產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息研判內(nèi)容包括：產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險產(chǎn)生的原因；企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險發(fā)生的可能性；因產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險產(chǎn)生或可能產(chǎn)生的后果；相關(guān)法律法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)要求；處置意見。信息呈現(xiàn)與保護(hù)將通過信息分析與處理得到的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應(yīng)用程序使用。在信息可視化方面，根據(jù)信息分析與處理結(jié)果，按照不同主題、不同維度進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息可視化展示。通過分析與處理后的產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息，按照信息類別存儲在固定的存儲媒介中，便于日常信息檢索與更新。應(yīng)根據(jù)風(fēng)險信息的類別，風(fēng)險程度制定不同的信息保護(hù)方法。產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測技術(shù)與方法產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測過程包括信息識別、信息獲取、信息預(yù)處理、信息分析與研判、信息呈現(xiàn)與保護(hù)五個部分。本節(jié)只列舉每個部分代表性的方法，更多方法及其說明請參見附錄B。信息識別方法常見的風(fēng)險信息識別方法包括流程圖法、事故樹分析法和幕景分析法等。信息獲取方法風(fēng)險信息獲取方法包括調(diào)查采集法、專用系統(tǒng)采集法、定向采集法等。信息預(yù)處理方法信息預(yù)處理包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成就是將所用的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或文件中形成一個完整的數(shù)據(jù)集，這一過程要消除冗余數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成的方法分為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成方法和新技術(shù)數(shù)據(jù)集成方法，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方法包括模式集成和數(shù)據(jù)復(fù)制，比較典型的技術(shù)有聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫、中間件等；新技術(shù)數(shù)據(jù)集成方法包括網(wǎng)格技術(shù)和本體技術(shù)等。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常數(shù)據(jù)清除、錯誤糾正、重復(fù)數(shù)據(jù)的清除等目標(biāo)。數(shù)據(jù)清洗包括重復(fù)記錄清洗、消除噪聲數(shù)據(jù)、缺失值清洗。數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)變換是采用線性或非線性的數(shù)學(xué)變換方法將多維數(shù)據(jù)壓縮成較少維數(shù)的數(shù)據(jù)，消除它們在時間、空間、屬性及精度等特征表現(xiàn)方面的差異。主要的方法有平滑、規(guī)范化等。數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)規(guī)約是在減少數(shù)據(jù)存儲空間的同時盡可能保證數(shù)據(jù)的完整性，獲得比原始數(shù)據(jù)小得多的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)以合乎要求的方式表示。主要技術(shù)方法有：維規(guī)約、數(shù)值規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮等。信息分析與研判方法信息分析信息分析是根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息研判的需要，對大量相關(guān)信息進(jìn)行深層次的思維加工和分析研究，形成有助于問題解決的新信息的信息勞動過程。信息分析的主要方法包括話題監(jiān)測與跟蹤、關(guān)聯(lián)規(guī)則法、分類法、聚類方法等。信息研判信息研判的主要方法包括頭腦風(fēng)暴法及結(jié)構(gòu)化訪談、德爾菲法、層次分析法(AHP)等。信息呈現(xiàn)與保護(hù)方法信息可視化信息可視化包括層次信息可視化、文本可視化技術(shù)、多維信息可視化等?？梢暬Y(jié)果應(yīng)清晰、人機(jī)交互性良好，便于用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)系和趨勢。信息存儲與保護(hù)存儲產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息的存儲應(yīng)做到數(shù)據(jù)可隨時訪問，不丟失，并宜對存儲容量進(jìn)行最小化。可采用的技術(shù)包括直接連接存儲、網(wǎng)絡(luò)連接存儲、存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)、IP存儲網(wǎng)絡(luò)、虛擬存儲等。信息保護(hù)按照GB/T20271的要求，以定性或定量分析的方法對信息系統(tǒng)安全進(jìn)行風(fēng)險分析和評估，確定其風(fēng)險等級和安全要求，選取相應(yīng)安全等級的安全技術(shù)，采用系統(tǒng)化的設(shè)計方法，構(gòu)成一個完整的具有相應(yīng)安全等級的安全子系統(tǒng)。附錄A（規(guī)范性附錄）XX地板風(fēng)險信息監(jiān)測案例A.1背景A組織受該政府委托，負(fù)責(zé)XX地板風(fēng)險信息監(jiān)測工作。A.2XX地板風(fēng)險信息識別在對XX地板需要監(jiān)測的語料庫進(jìn)行配置，主要包括基礎(chǔ)信息、危害信息、傷害結(jié)果信息和附加信息等。A.3XX地板風(fēng)險信息獲取通過調(diào)查采集法、專用系統(tǒng)采集法、定向采集法等信息獲取方法，采集來自消費(fèi)者、經(jīng)營者、政府部門和相關(guān)組織的有關(guān)XX地板的風(fēng)險信息。A.4XX地板風(fēng)險信息預(yù)處理利用數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等預(yù)處理方法，把不同來源、格式、特點(diǎn)性質(zhì)的XX地板質(zhì)量安全風(fēng)險信息中的不一致、重復(fù)、含噪聲和維度高的去除，再進(jìn)行集中，形成統(tǒng)一格式、統(tǒng)一存儲的數(shù)據(jù)。并從產(chǎn)品類別、傷害程度、地理區(qū)域、危害信息、傷害類型、使用環(huán)境等不同主題構(gòu)建XX地板質(zhì)量安全風(fēng)險信息數(shù)據(jù)倉庫。A.5XX地板風(fēng)險信息分析與研判在已結(jié)構(gòu)化的XX地板數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合話題檢測與跟蹤、聚類和分類等方法，對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析，對數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行預(yù)測；同時通過結(jié)構(gòu)化訪談、德爾菲法、層次分析法等方法，對XX地板風(fēng)險信息的嚴(yán)重程度進(jìn)行研判。A.6XX地板風(fēng)險信息呈現(xiàn)與保護(hù)根據(jù)信息共享的需要，結(jié)合層次信息可視化、文本可視化技術(shù)、多維信息可視化等方法，對XX地板風(fēng)險信息進(jìn)行多維度、立體化、多層次可視化展示，同時對XX地板風(fēng)險信息進(jìn)行儲存，避免信息遭篡改或非法利用。

附錄B（資料性附錄）產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測技術(shù)與方法產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測過程的五個部分包括多種技術(shù)與方法，下面分別列舉五個部分的典型性技術(shù)與方法。1.信息識別流程圖法流程圖法是對工藝流程和加工流程的每一個階段、每一個環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)查分析，從中發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，找出導(dǎo)致風(fēng)險發(fā)生的因素，分析產(chǎn)生的后果可能造成的損失以及對整個生產(chǎn)過程和企業(yè)可能造成的不利影響。流程圖分析是識別風(fēng)險最常用的方法之一。事故樹分析法在可靠性工程中常常利用事故樹進(jìn)行系統(tǒng)的風(fēng)險分析。事故樹由結(jié)點(diǎn)和連接結(jié)點(diǎn)的線組成。結(jié)點(diǎn)表示事件，連線表示事件之間的關(guān)系。事故樹分析是從結(jié)果出發(fā)，通過演繹推理查找原因的一種過程。該方法可用做定性分析，也可用做定量分析。幕景分析法幕景分析法是一種識別引起有關(guān)風(fēng)險的關(guān)鍵因素以及影響程度的方法。主要做法是通過有關(guān)數(shù)字、表格、曲線、圖形等，將某企業(yè)的未來狀態(tài)描繪，以說明某些事件導(dǎo)致風(fēng)險的條件及因素。在風(fēng)險識別中采用幕景分析法主要是對風(fēng)險和有關(guān)損失事件進(jìn)行全面的篩選、監(jiān)測和診斷，以便對風(fēng)險有較全面的認(rèn)識。2.信息獲取調(diào)查采集法調(diào)查采集法是指有針對性地通過填寫問卷、訪談等方式向掌握某類風(fēng)險信息的個人或組織獲取信息。專用系統(tǒng)采集法專用系統(tǒng)采集法是指對于在互聯(lián)網(wǎng)上免費(fèi)公開的風(fēng)險信息，利用搜索引擎人工搜索和采集信息，或者利用自動采集工具軟件，自動搜尋和采集相關(guān)風(fēng)險信息。定向采集法定向采集法是指某一渠道的風(fēng)險信息對本組織非常重要時，可通過與該渠道的相關(guān)機(jī)構(gòu)建立合作機(jī)制，以定向獲取相關(guān)風(fēng)險信息。定向采集信息時，宜事先設(shè)置好信息采集的格式和要求。3.信息預(yù)處理（1）數(shù)據(jù)集成聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在維持局部成員數(shù)據(jù)庫自治的前提下，在數(shù)據(jù)集成層次對異構(gòu)的成員數(shù)據(jù)庫進(jìn)行部分集成，提供對異構(gòu)成員數(shù)據(jù)庫的共享和透明訪問。中間件典型的數(shù)據(jù)集成中間件使用XML數(shù)據(jù)模型構(gòu)造全局?jǐn)?shù)據(jù)模式，通過包裝器和各個數(shù)據(jù)源交互，用戶在全局?jǐn)?shù)據(jù)模式的基礎(chǔ)上向中間件發(fā)出查詢請求，中間件處理用戶請求，將其轉(zhuǎn)換成各數(shù)據(jù)源能夠處理的子查詢請求，從各站點(diǎn)取出數(shù)據(jù)，然后再將各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，最終生成用戶全局查詢的結(jié)果返回給用戶。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)主要解決的是在廣域環(huán)境下分布的、異構(gòu)的、海量存儲資源的統(tǒng)一訪問與管理的問題。本體技術(shù)本體具有準(zhǔn)確表達(dá)概念語義的能力和很強(qiáng)的推理能力，通過本體描述數(shù)據(jù)源的語義，使用本體生成的映射規(guī)則來指導(dǎo)數(shù)據(jù)集成，能夠消解語義沖突，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量安全異構(gòu)風(fēng)險信息的數(shù)據(jù)集成問題。（2）數(shù)據(jù)清洗重復(fù)記錄清洗排序-合并方法是監(jiān)測數(shù)據(jù)庫中完全重復(fù)記錄的標(biāo)準(zhǔn)方法，它的基本思想是先對數(shù)據(jù)集排序，然后比較相鄰記錄是否相等。目前采用的比較普遍的算法是基本臨近排序算法方法，該方法的主要思想是：將數(shù)據(jù)集中的記錄按指定的關(guān)鍵字排序，然后在排序后的數(shù)據(jù)集上移動一個固定大小的窗口，只檢測窗口內(nèi)的記錄，并判定他們是否匹配，以此來減少記錄的比較次數(shù)。消除噪聲數(shù)據(jù)常用的消除噪聲方法是分箱方法，分箱方法是通過參考周圍實例的值來平滑需要處理的數(shù)據(jù)值，需要處理的數(shù)據(jù)被分到一些箱中，不同的分箱技術(shù)對這些值進(jìn)行不同的平滑。按箱平均值平滑該方法把箱中的所有值平均，然后使用箱的平均值替代箱中所有數(shù)據(jù)。按箱邊界平滑箱中的最大和最小值被視為箱邊界，箱中的每一個值被最近的箱邊界值替換。缺失值清洗目前缺失值清洗的方法有很多，可粗略的分為兩類：忽略不完整數(shù)據(jù)的方法、基于填充技術(shù)的方法。一類方法最簡單，并且容易實現(xiàn)，常用的是刪除屬性或?qū)嵗?，這種方法通過刪除含有不完整數(shù)據(jù)的屬性或?qū)嵗齺砣コ煌暾麛?shù)據(jù)。第二類方法是采用填充算法對不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，大多是通過分析完整數(shù)據(jù)來對不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，是完整數(shù)據(jù)分析方法。（3）數(shù)據(jù)變換平滑平滑可以用分箱、聚類和回歸來實現(xiàn)；數(shù)據(jù)泛化過程即概念分層，將低層次的數(shù)據(jù)提煉到更高一級的概念層次中。規(guī)范化規(guī)范化有最大最小規(guī)范化、0-值規(guī)范化和小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。（4）數(shù)據(jù)規(guī)約維規(guī)約維規(guī)約主要是去掉無關(guān)的屬性，減少數(shù)據(jù)挖掘處理的數(shù)據(jù)量。數(shù)值規(guī)約數(shù)值規(guī)約是用較小的數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)，或采用較短的數(shù)據(jù)單位，或者用數(shù)據(jù)模型代表數(shù)據(jù)，較少數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)壓縮主要是用數(shù)據(jù)編碼或者變換，得到原始數(shù)據(jù)的壓縮表示。4.信息分析與研判（1）信息分析話題監(jiān)測與跟蹤面對日益嚴(yán)重的互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸問題，對新聞媒體信息流進(jìn)行新話題的自動識別和已知話題的持續(xù)跟蹤的信息處理技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則法關(guān)聯(lián)規(guī)則法用于發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間的關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系，其挖掘效率取決于挖掘算法。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則法對大量的消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息進(jìn)行處理，獲取關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘與消費(fèi)品產(chǎn)生質(zhì)量安全問題有關(guān)的因素之間的聯(lián)系，通過診斷及時發(fā)現(xiàn)消費(fèi)品質(zhì)量安全隱患并預(yù)警，可以有效監(jiān)管消費(fèi)品生產(chǎn)、銷售全過程，做到防患于未然，降低產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險。分類法分類是把數(shù)據(jù)項映射到其中一個事先定義的類中的一個學(xué)習(xí)函數(shù)的過程。由一組輸入的屬性值向量和相應(yīng)的類，用基于歸納學(xué)習(xí)算法得出分類。決策樹和決策規(guī)則是解決實際應(yīng)用中分類問題的一種數(shù)據(jù)挖掘方法。決策樹算法的根本是構(gòu)建決策樹分類器。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到?jīng)Q策樹分類器，并通過測試數(shù)據(jù)集評價決策樹分類器的分類效果。若分類的準(zhǔn)確率在可接受的范圍之內(nèi)，則可利用該分類器進(jìn)行預(yù)測。聚類法聚類是一個將數(shù)據(jù)集劃分為若干組或類的過程，并使得同一個組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度，而不同組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象則是不相似的。相似或不相似的度量是基于數(shù)據(jù)對象描述屬性的取值來確定的。聚類方法與前述分類方法不同，主要在于聚類所要求劃分的類是未知的。（2）信息研判頭腦風(fēng)暴法及結(jié)構(gòu)化訪談一種收集各種觀點(diǎn)及評價并將其在團(tuán)隊內(nèi)進(jìn)行評級的方法。頭腦風(fēng)暴法可由提示、一對一以及一對多的訪談技術(shù)所激發(fā)。德爾菲法一種綜合各類專家觀點(diǎn)并促其一致的方法，這些觀點(diǎn)有利于支持風(fēng)險源及影響的識別、可能性與后果分析以及風(fēng)險評價。需要獨(dú)立分析和專家投票。層次分析法(AHP)定性與定量分析相結(jié)合，適用于多目標(biāo)、多層次、多因素的復(fù)雜系統(tǒng)的決策。5.信息可視化層次信息可視化可將產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險信息抽象轉(zhuǎn)化為層次信息，用樹形結(jié)構(gòu)來存儲層次信息?？刹捎玫募夹g(shù)分為空間填充方法和非空間填充方法。空間填充方法包括矩形或輻射型布局，常見方法包括樹形圖、輻射型空間填充法。非空間填充方法可采用節(jié)點(diǎn)-連接圖。文本可視化技術(shù)文本可視化技術(shù)通過感知和辨析可視圖元，提取信息，直觀呈現(xiàn)文檔中有效信息，包括文本內(nèi)容的可視化和文本關(guān)系的可視化。文本內(nèi)容可視化以文本內(nèi)容作為信息對象進(jìn)行可視化，可采用的方法包括標(biāo)簽云、主題河流、文本弧、文本特征透鏡法等。基于文本關(guān)系的可視化旨在可視表達(dá)文本或文本集合內(nèi)蘊(yùn)含的關(guān)系信息，包括文檔間的引用、網(wǎng)頁之間的超鏈接等關(guān)系、從文檔內(nèi)提取的深層次的關(guān)系?？刹捎玫姆椒òǘ陶Z網(wǎng)絡(luò)法、星系視圖法等。多維信息可視化多維信息可視化力圖在低維可視空間中展現(xiàn)多維抽象信息的多屬性數(shù)據(jù)特征。典型的多維數(shù)據(jù)可視化方法包括平行坐標(biāo)、星形圖標(biāo)、散點(diǎn)圖矩陣、星坐標(biāo)等。在產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險信息監(jiān)測過程中，根據(jù)特定問題的需要，應(yīng)綜合運(yùn)用多種技術(shù)和方法，表B列舉了