基于關聯規則技術的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現及質量安全預警模型

袁彥彥，王興芬，楊 浩

（北京信息科技大學 信息管理學院，北京 100192）

基于關聯規則技術的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現及質量安全預警模型

袁彥彥，王興芬，楊 浩

（北京信息科技大學 信息管理學院，北京 100192）

針對多種影響冷鏈物流過程食品質量安全的因素，結合關聯規則挖掘技術，提出了一種肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現及質量安全預警模型。該模型通過關聯規則技術首先從肉類食品冷鏈物流數據庫中的數據發現食品質量安全保障因素，確定權重后進行了食品質量安全預警。實驗結果表明，該模型能準確發現肉類冷鏈物流質量安全因素以及質量安全預警，給管理者提供良好的決策支持，同時有助于加強食品質量安全的管理。

肉類食品；冷鏈物流；質量安全因素發現；關聯規則技術；質量安全預警

1 引言

在食品安全管理領域，建立食品冷鏈物流跟蹤與追溯體系，是生鮮食品安全的有效保障。目前，國內外學者就冷鏈物流管理展開了廣泛的研究。國外學者結合歐美等發達國家冷鏈物流的發展現狀，提出建立高度協調的一體化冷鏈物流體系，國內學者分析了我國冷鏈物流發展的特點，指出應完善冷鏈基礎設施，整合冷鏈上下游各環節，從而實現冷鏈的協調控制[1-6]。然而冷鏈物流系統是一類典型的復雜的分布式系統，它需要各環節之間的高度配合、協調，而這正是傳統冷鏈物流體系無法實現的，除此之外，各環節采集的大量監控數據沒有得到有效利用，導致大量有價值的信息沒有被發現[2,5]。

關聯規則挖掘技術能夠發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系，是數據挖掘中的一個重要的課題，被業界廣泛研究及應用。以往的研究學者在食品質量安全方面主要是從宏觀或微觀的角度建立質量安全指標體系，然后采用層析分析法、時間序列法等進行質量安全預警[8-10]，主觀性因素比較大，而本文則旨在充分利用肉類食品冷鏈物流監控數據，采用關聯規則技術挖掘有價值的信息，建立模型，發現肉類食品冷鏈物流過程質量安全保障因素以及進行質量安全預警，這樣發現的因素更貼合實際的肉類食品安全管理因素，預警效果更能反映實際情況。

2 基于關聯規則的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現及質量安全預警模型

挖掘肉類食品冷鏈物流訂單流（如從工廠A到分銷商B）與端到端的聯系（如運輸模式、產品類型、配送周期等）數據庫中記錄了每次配送的所有物流相關的數據，如圖1所示：

圖1 冷鏈物流數據流

整個冷鏈物流數據流包括產品信息（如產品類型、數量、重量等）和運行信息（如運輸模式、業務事件時間、所處業務階段、環境數據等）。通過關聯規則和食品質量的限制條件就可以挖掘出某些內在聯系，構建基于規則技術的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素以及質量安全預警總體模型，如圖2所示：

圖2 基于關聯規則的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現及預警模型

該模型主要分為兩步：

第一步：關聯規則挖掘，發現質量安全保障因素，并確定權重。標準的關聯規則由前置條件（如X）和結果（如Y）組成，表示如下：X-＞Y(X,Y包含于I，I是一個項目集)，在我們的系統中，X就是案例的相關屬性集合，比如產品數量、產品重量、產品類型、溫度等，而Y就是質量安全保障屬性；而是否是感興趣的規則由支持度（前置條件和結果在知識庫中同時發生的概率）和置信度（條件概率）決定。

支持度（X-＞Y）=所有包含X、Y案例的數目/總案例的數目

置信度（X-＞Y）=所有包含X、Y案例的數目/包含X案例的數目

通過關聯規則挖掘算法得到質量保證屬性的權重：

Wj=Max{置信度（a1-＞dj）,置信度（a2-＞dj）,置信度（a3-＞dj）,…,置信度（am-＞dj）}，即尋找最大關聯規則的過程。比如：（0.95）產品類型-＞溫度，（0.65）產品數量-＞溫度，（0.70）產品重量-＞溫度，那么溫度的權重就是0.95。

第二步：質量安全預警。

整合第一步中發現的質量安全保障因素，對其各因素的權重標準化處理：Ni=Wi/(W1+…+Wj)。然后新將案例中各項相應的質量安全保障因素屬性值歸一化預處理即為與各因素的權值進行加權計算，得質量安全預警值Y，并將結果發送給相關管理人員，根據預警信息，案例檢索異常事件處理源案例庫，尋找相似度最大的異常事件所對應的異常處理策略或行為，為相關管理人員決策提供支持。

3 基于關聯規則算法Apriori的冷鏈質量安全保障因素發現

在第一步尋找規則的過程中，采用的是Apriori算法，該算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的算法[7]。算法使用頻繁項集性質的先驗知識，首先找出頻繁1-項集的集合，記作L1。L1用于找頻繁2-項集的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到頻繁k-項集。

為了提高頻繁項目集逐層產生的效率，Apriori算法利用了兩個重要的性質用于壓縮搜索空間：

（1）若X是頻繁項集，則x的所有子集都是頻繁項集。

（2）若x是非頻繁項集，則X的所有超集都是非頻繁項集。

Apriori核心算法分析

算法：Apriori算法，使用逐層迭代找出頻繁項集。

輸入：事務數據庫D；最小支持度閾值min_sup。

輸出：D中的頻繁項集L。

算法描述：

L1={large1-itemsets};

for(k=2;Lk-1≠?;k++)do begin

Ck=apriori-gen(Lk-1);//新的候選集

for all transactions t∈D do begin

Ct=subset(Ck,t);//事務t中包含的候選集

for all candidates c∈Ct do

c.count++;

end

Lk={c∈Ck|c.count≥minsup}

end

Answer=∪kLk;

首先產生頻繁1-項集L1，然后是頻繁2-項集L2，直到有某個r值使得Lr為空，這時算法停止。在第k次循環中，過程先產生候選k-項集的集合Ck，Ck中的每一個項集是對兩個只有一個項不同的屬于Lk-1的頻集做一個(k-2)-連接來產生的。Ck中的項集是用來產生頻集的候選集，最后的頻集Lk必須是Ck的一個子集。

頻繁1-項集可以是食品的溫度、濕度、微生物含量以及冷鏈運輸時間等。

通過關聯規則技術，從大量的已經采集的質量安全信息挖掘出有價值的信息，比如某類產品安全運輸的溫度條件、濕度條件、微生物含量等，這樣就能給管理者提供決策支持，從而間接實現對冷鏈質量安全的提前預防。

4 實證研究

本文涉及的肉類食品冷鏈物流數據是來源于某肉類食品冷鏈物流追溯系統（CCQSM）的溯源數據庫中的數據，包括了肉類食品冷鏈物流過程中運輸、配送、倉儲所產生的相關數據，抽取、清洗所需要的數據，得到產品從產地到達目的地所包含的部分數據記錄，見表1。

表1 原始數據表

根據本文所建立的模型，挖掘感興趣的規則，最后根據挖掘的規則進行整合尋找保證食品冷鏈物流質量安全的因素，并向食品冷鏈物流相關管理者提供質量安全保障的決策支持。具體操作如下：

4.1 發現食品冷鏈物流中感興趣的規則

根據表1，我們先將數據表中的某些字段值進行定性化。通過觀察數據，將根據臨界值進行定性處理，見表2。

表2 字段屬性值離散化

根據表2，將表1的數據處理后得到表3所示的數據定性表：

然后，采用Weka軟件連接MySQL數據庫，直接獲取數據庫中的預處理數據，然后對產品重量、產品數量、平均溫度、微生物含量、重金屬含量、運輸時間進行基于Apriori算法的多維關聯規則挖掘，發現肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素。取最小支持度=0.2，最小置信度=0.9，最大規則數=500，實驗進行了16輪的搜索，產生11個頻繁1項集和184條關聯規則。選取置信度最大的部分關聯規則，見表4。

那么滿足條件的且可以作為此肉類食品冷鏈物流的質量安全保障因素只有溫度、重金屬含量、微生物含量和運輸時間，而產品重量和產品數量作為規則的后件，其相關規則的置信度不滿足條件，不包含在所發現的關聯規則中。另外,通過查看整理國家食品藥品監管總局公布的2015年第1-3期食品安全監督抽檢結果，造成肉類食品出現質量安全問題的主要因素見表5。

表3 數據定性表

表4 關聯規則

表5 國家食品安全監督抽檢結果統計(2015:1-3)

這些因素與本文所發現的因素（微生物含量、重金屬含量）相對應，說明本文采用關聯規則技術來發現肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素是可行的。這些因素中，重金屬含量是不可逆的，如果超標，產品就需要被召回；運輸時間會影響銷售商或分銷商對產品的滿意度，時間的長短又與運輸配送路徑有關，如果運輸配送過程中出現路徑異常，延長了時間，除增加額外的成本外，還會使得其他因素出現異常，比如微生物的含量、溫度異常等，進而增加食品變質的風險；微生物含量直接影響產品的品質，并且一般肉類產品的腐敗變質都與微生物存在很大的關系；溫度的波動影響微生物含量的變化，溫控不當會使得食品的腐爛變質加快，間接影響著食品的品質。所以加強對這些內在因素的安全控制，可以使得肉類食品的質量安全得以保障。

根據前面模型步驟一所述，確定這些質量安全保障因素對應的權重，并將進行標準化處理，見表6。

表6 因素權重及標準化

從表6可以看出因素權重的大小，說明肉類產品質量安全各保障因素重要性程度，可以根據重要程度對食品的質量安全進行重點防控。

4.2 質量安全預警

在進行上述分析后，確定了肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素，以及它們相應的權重值，接下來進行食品的質量安全預警：

（1）歸一化。由表2中的劃分標準，將本文數據中的微生物含量、溫度值按下式進行歸一化處理：

時間因素、重金屬含量的歸一化處理：根據運輸距離和以往的運輸經驗史，當產品在規定時間之內送達，則為0；超過規定時間，則為1。因為重金屬含量是食品安全中重要因素之一，一旦超標，那么產品就需要處理掉或者召回[6]，當其含量在標準范圍內即不超過0.03，為0，超出標準范圍即為異常狀態為1。

（2）預警計算。當接收到新案例后，將案例中各因素的值進行歸一化處理后，求質量安全預警值隨機選取數據庫中的5條原始數據，包含異常數據和正常數據，計算每條數據的質量安全預警值，結果見表7。

表7 風險預警結果

表8 異常事件處理源案例

表7中結果分為兩種情況：如果預警值為0，說明未出現任何異常；若果預警值為大于0，說明出現異常，需要向相關人員進行預警，這樣相關人員針對異常數據，通過案例檢索CCQSM系統中的異常事件處理源案例庫，為其決策提供支持，表8所示為異常處理源案例：

通過計算出該異常事件與案例庫中所有事件的相似度[6]，選擇相似度最大的異常案例所對應的策略或者行為。例如當新案例出現異常：溫度、微生物出現異常，根據檢索相似度最大的異常事件所對應的策略，相關人員可以檢查冷藏車制冷器，及時將溫度調整到正常范圍；運輸時間超時，則通知車主，檢測運輸路徑是否正確等。這樣，一方面可以保障肉類食品冷鏈物流的質量安全，另一方面可以規范冷鏈物流操作，加強安全管理。

5 結論

本文分析了冷鏈物流過程的數據流，提出基于關聯規則技術的肉類食品冷鏈物流質量安全保障因素發現以及質量安全預警模型，該模型分為兩步，第一步是關聯規則挖掘，通過關聯規則算法Apriori發現冷鏈質量安全保障因素，并確定權重；第二步質量安全預警，預警之后相關人員可以案例檢索系統中的異常事件處理源案例庫，尋找相似度最大的相似案例，為其決策提供支持。最后通過實證研究表明該模型能有效發現肉類食品冷鏈質量安全保障因素以及預警，給管理者提供決策支持，達到有效加強食品質量安全管理的目的。

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Quality and Safety Supporting Factor Discovery and Forewarning Model of Meat Product Cold Chain Logistics Based on Association Rule Mining Technology

Yuan Yanyan,Wang Xingfen,Yang Hao
(School of Information Management,Beijing Information&Technology University,Beijing 100192,China)

In this paper,in view of the multiple factors influencing the food quality in the cold chain logistics process and in connection with the association rule mining technology,we proposed a quality and safety supporting factor discovery and forewarning model for a type of meat product cold chain logistics system,then elaborated on the working mechanism of the model,and at the end,in connection with a numerical case,demonstrated the validity of the model.

meat food;cold chain logistics;quality and safety factor discovery;association rule technology;quality and safety forewarning

F762；F253.9

A

1005-152X(2015)11-0182-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2015.11.049

2015-08-16

北京市教委科技重點項目“電子商務平臺交易糾紛規避的若干支撐技術研究”（KZ201411232036）

袁彥彥（1988-），女，山東人，北京信息科技大學信息管理學院碩士研究生，研究方向：物流工程；王興芬（1968-），女，教授，博士，研究方向：物流管理、電子商務與WEB安全；楊浩（1989-），男，湖南岳陽人，北京信息科技大學信息管理學院碩士研究生，研究方向：物流工程。