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食品安全大数据具有多源、高层次、强关联等特征,通过对食品安全大数据挖掘处理可快速高效地发掘数据的潜在价值,帮助提高食品安全态势感知及预测、病因性食品关联等综合分析能力.对食品安全大数据的融合及分类并行处理技术进行综述.介绍了食品安全大数据的来源、类型和特征并总结其关键处理技术;阐述了食品安全大数据预处理方法即数据融合技术;归纳了食品安全大数据挖掘技术,包括并行处理的三种计算模型以及多种聚类方法,如减法聚类、K-Means经典聚类、核聚类及谱聚类等;最后,对食品安全大数据未来的挑战和研究方向进行总结和展望.