本书聚焦“大数据人工智能”在食品安全风险预警领域的创新应用，围绕风险识别、评估与预警展开深度探索。从背景篇的理论奠基，到知识库篇构建多源异构数据融合的食品安全知识库，剖析食品污染物风险时空分布；风险预警篇采用多指标评估风险，运用机器学习与深度学习预测风险等级，涵盖集成深度学习、Transformer 及迁移学习等前沿方法；平台篇则以 Django 框架搭建食品安全知识库与风险预警平台，实现知识展示与实时预警。本书构建了数智驱动的食品安全风险预警情报体系，为食品安全监管提供科学依据与技术支持，助力行业智能化升级，保障公众饮食安全。

吴志祥，博士，南京工业大学经济与管理学院副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为科技情报挖掘、食品安全管理等。张青川，北京工商大学副教授，博士生导师，北京人工智能学会理事，“Artificial Intelligence”“Knowledge-Based Systems”等期刊审稿人，致力于食品安全大数据、自然语言处理、分布式人工智能等方面的研究工作。

第一部分 背景篇 第一章 绪论 1.1研究背景与意义 1.2研究现状与述评 1.3研究内容与框架 第二章 关键技术与方法 2.1 知识图谱构建技术 2.2 食品污染物风险评估技术 2.3 数据挖掘技术 2.4 平台构建技术 第二部分 知识库篇 第三章 食品污染物风险知识库构建与分析 3.1 数据获取与处理 3.2 食品安全知识图谱构建 3.3 食品与污染物关联分析 3.4 食品与抽检地点关联分析 3.5 本章小结 第四章 食品污染物风险时空分布研究 4.1 数据来源与处理 4.2 粮食加工品中镉的特征与时空分布 4.3肉制品中镉的特征与时空分布 4.4 时空分布与流动的规律分析与对策建议 4.5 本章小结 第三部分 风险识别篇 第五章 数据驱动的食品污染物风险等级评估研究 5.1数据与方法 5.2 粮食加工品中污染物的分布 5.3 风险评估结果 5.4 风险等级结果 5.5 讨论与分析 5.6 本章小结 第六章 基于投票的集成深度学习污染物风险等级预测 6.1 数据来源与处理 6.2模型评价指标 6.3 风险评估和分类 6.4 子模型的确定 6.5 集成学习模型 6.6 本章小结 第七章 基于Transformer的污染物风险预测 7.1 研究方法 7.2 重金属风险评估 7.3 重金属危害风险分类 7.4 肉制品风险早期预警 7.5 本章小结 第八章 基于迁移学习的风险预测优化 8.1基于RNN的源模型实验 8.2基于迁移学习模型的食品污染物风险预测 8.3本章小结 第四部分 平台篇 第九章 食品安全知识库与风险预警平台 9.1 食品污染物实体关联知识库 9.2 食品污染物时空分布知识库 9.3 食品污染物风险预警平台 9.4 本章小结 第十章 总结与展望 10.1 研究总结 10.2 研究展望 参考文献