基于數據挖掘的江蘇省質量安全評價與網絡預警方法研究

喻曉筠 張明斐

摘要：針對質量安全評價和預警理論與技術缺陷而導致的質量安全問題頻發的重大現實問題，基于國際國內的比較研究，論文以江蘇省質量安全信息監測與預警服務平臺為實例，為提高質量安全評價與預警的科學性和有效性，提出了建設質量安全實時在線網絡預警系統的建議。

關鍵詞：數據挖掘 質量評價 網絡預警

Research on Quality and Safety Evaluation and Network Early Warning Method of Jiangsu Province Based on Data Mining

Yu Xiaoyun， Zhang Mingfei

（Inspection and Testing Standard Certification Research Institute of Changzhou ）

Abstract： In view of the major practical problems of frequent occurrence of quality and safety problems caused by the defects of quality and safety assessment and early warning theory and technology， based on the comparative study at home and abroad， this paper takes Jiangsu Province quality and safety information monitoring and early warning service platform as an example， in order to improve the scientificity and effectiveness of quality and safety assessment and early warning， puts forward the construction of quality and safety real-time online network early warning system recommendations.

Key words： data mining， quality evaluation， network early warning

1 引言

近年來，我國的質量安全事故頻發，各級各地政府為此采取各種舉措來管控質量問題，但絕大部分措施都以事后維護為主，這種滯后性必然導致大量的質量安全隱患不可能被發現，從而導致質量安全評價和預警失靈，進而使現有質量安全監管模式不能發揮應有作用。本文結合江蘇省實際運用，從消費者質量信息數據挖掘的角度來對質量安全評價與網絡預警方法進行研究，以期從源頭管控來把好質量關，為質量監控體系提供新的研究思路。

2 國內外研究綜述

國外預警技術模型與方法起源于美國在20世紀初創立 的“改良—責任”評估法，后逐步演變為決策導向評價模型、概率暴露評估模型、決策評估法、相對潛力因素評估法（RPF）等， 1994年提出了經典的關聯規則挖掘的算法，即Apriori算法，后經研究人員對Apriori算法進行不斷優化，對關聯規則的應用進行推廣，提出了不產生候選集的FP-Growth算法等。國內學者通過實證研究發現，宏觀質量統計與分析的研究最主要的指標應是產品質量傷害和顧客滿意狀況的評價，而數據挖掘技術的快速發展又為這一研究賦予了新的手段，提出了指令信息、動態信息和反饋信息3種質量信息分類方法，以及具有關聯規則分析功能的通用質量管理信息系統框架，但對如何通過互聯網獲得質量安全信息，特別是通過語義分析，來挖掘源于互聯網的質量安全信息尚處于起步階段。

3 國內質量安全評價與預警現狀及問題原因

目前，我國進行產品質量監管的主體是國家行政部門，產品質量監管的主要方式包括行政許可、標準認證、監督檢查等，其監管的本質就是總體質量信息的監管，而總體質量信息的基礎是不同的參與主體，諸如質量供應方、質量需求方、質量監管方和質量第三方。由于各類參與主體掌握的質量信息量不同，造成了總體質量信息的不對稱性，從而導致一些質量安全問題的出現。

（1）質量風險信息來源單一、數據量較少。從目前情況來看，政府部門的質量風險信息來源主要來自對產品的檢驗檢測的質量數據，來源單一且數據量較少，但隨著科技水平的快速提升，檢測技術在浩如煙海的產品面前越來越力不從心，質量監管方掌握的信息量越來越處于弱勢地位。

（2）缺乏系統的質量安全評價方法，主要依靠專家研判為主。當前政府質量監測與預警數據主要來源于工作中的檢驗檢測，但并沒有形成系統有效的質量風險評價與預警方法，依靠專家研判為主的工作例會風險分析研判制度，受專家主觀影響程度較大。

（3）缺少智能化的預警及響應系統，預警不及時。造成這種現象的原因一方面是由于當前質量信息獲取手段單一，另一方面還在于當前我國質量安全監測與預警體制不夠完善，風險信息由基層向高層層層上報審核、指令任務層層下達的工作機制對預警與響應的及時性非常不利。

我國現有的質量安全評價與預警在理論上和技術上存在著雙重的缺陷。理論層面上從基礎理論對質量、質量安全、質量安全信息進行深入的研究，是建立科學的質量安全評價和預警的基礎;技術層面上對質量安全評價與預警信息的獲取，要通過現代網絡和智能技術手段，實時獲取來自于消費者的質量安全信息。

4 基于數據挖掘的江蘇省平臺實現

“江蘇省質量安全信息監測與預警服務平臺”是以公共互聯網為載體，消費者信息來源為渠道，為消費者、企業和政府提供質量信息服務，特別是基于消費者的“第三方”質量安全信息服務的產業化平臺。主要包含四大系統：質量安全數據采集系統、質量安全數據處理系統、質量安全數據分析系統、質量安全數據應用系統，平臺總體架構和具體情況如圖1所示。其中，質量安全數據采集系統的數據采集對象，主要是互聯網上消費者的切身感知信息，以及其他機構和政府部門的質量安全信息。質量安全數據處理系統主要是針對子系統采集的數據建立各行業數據庫，并對數據進行清洗、轉換、分類、打標和整合。質量安全數據分析系統從功能上劃分為語料庫管理、數據統計、數據分析、報表工具、客觀分類體系和數據檢索6個部分。質量安全數據門戶應用系統利用系統海量的數據，進行深度的挖掘和分析，為政府和企業提供質量數據決策支持、跟蹤預警，為社會和各行業提供質量安全狀況、消費指南等增值服務。

5 平臺創新

平臺基于互聯網產品質量信息識別和預警方法設計的理論創新，研究了網絡質量信息語言與質量安全之間，在語義上的轉換、邏輯和相關性，將成熟的互聯網搜索技術、數據挖掘技術與中文質量安全語料庫、質量安全評價體系集成于一體，實現了對產品質量安全風險的評價，是典型的集成技術創新。

（1）基于分布式及元搜索的質量安全數據采集

平臺采集程序采集對象主要是互聯網網站和網頁，數據源主要有兩種，一是通過指定范圍的網站對其進行抓取采集，支持新聞、博客、論壇和微博采集;另一種是通過百度、谷歌、奇虎等搜素引擎根據關鍵詞進行全網的數據采集。

（2）基于中文的質量安全語義分析

對互聯網上所獲取的消費者質量安全信息進行語義分析，并構建反映汽車、食品、服務業等質量安全特征的行業語料庫，通過語義分析和挖掘技術，對監測數據進行語義分析和提取，通過知識元提取、信息分類和聚類相關技術實現信息的深層次過濾和挖掘。

（3）基于消費者質量安全網絡信息的第三方評價體系

基于自主知識產權研究開發的“質量安全風險評價體系”通過搜集、匯總網上來自于消費者的各類質量安全信息，并對搜集到的信息從安全性、服務質量、產品性能、經濟性等多個方面進行分類，并在此基礎上深度挖掘，最終形成質量評價的多維度分類體系。

6 對策和建議

消費者是最主要的質量安全信息源，質量評價與預警應當主要依靠互聯網監測和收集的、來自于消費者的海量質量安全信息，建立通用和行業專業質量安全的評價指標和體系，借助語義分析、數據挖掘和知識管理等信息網絡技術，支撐質量安全實時在線網絡預警系統的建立，從而提高質量安全評價與預警的科學性和有效性。

（1）明確消費者是最主要的質量安全信息源，以消費者作為質量評價的主體有利于實現質量安全評價的科學性、預警的及時性與準確性，而且也有更低的成本去激勵其輸出質量信息，基于消費者的質量安全信息服務產業化平臺具有更多優勢。

（2）質量安全評價的重點在于海量質量安全信息數據甄別，通過分析消費者質量安全信息的語言語義，獲得其與消費者質量安全信息的關聯關系，以多種分類算法評估質量安全信息，獲得語料庫對質量安全狀態最準確的反映。

（3）在質量分析指標體系基礎上，應用云計算、數據挖掘等數據處理方法，并與質量評價與預警要求相結合，開發多樣化的質量評價與預警方法，再輔以專家在線預警系統，共同進行質量安全風險研判。

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