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利用文本挖掘作为食品科学和营养的大数据分析工具( Utilization of text mining as a big data analysis tool for food science and nutrition )
D Tao P Yang H Feng big data information technology semantic web text mining
大数据分析由于能够将海量数据转化为见识，用于知情的业务和运营决策，因此在许多行业都找到了应用。先进的数据挖掘技术已经应用于食品行业供应链的许多环节。然而，以前的工作主要集中在仪器生成的数据的分析，例如来自高光谱成像、光谱和生物特征受体的数据。由于大数据分析技术的进步，数字文本数据在食品和营养中的重要性直到最近才引起人们的注意。本文综述了文本数据的数据来源、计算方法和在食品工业中的应用。将讨论诸如词级分析（例如，频率分析）、词关联分析（例如，网络分析）和高级技术（例如，文本分类、文本聚类、主题建模、信息检索和情感分析）的文本挖掘技术。本文将阐述文本数据分析在食品安全和食品欺诈监控、膳食模式表征、消费者意见挖掘、新产品开发、食品知识发现、食品供应链管理和在线食品服务等方面的应用。其目标是为改善食品生产、食品安全和人类营养的智能决策提供见解。
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