基于知识图谱的食品安全指标异常识别方法及系统

本申请涉及知识图谱技术领域，提供基于知识图谱的食品安全指标异常识别方法及系统。所述方法包括：从多源标准文本提取指标安全限值；联网获取异常记录并进行关联分析，量化排查优先级系数；划分K级风险节点并构建倒置图谱；将限值作为知识库注入图谱；层级化触发图谱进行小批量试生产检测，生成缺陷向量集；跨样本聚类分析缺陷向量集，识别N种共性缺陷，生成故障假设与置信概率集。本申请解决了传统食品安全检测依赖单一标准、难以对复杂产线环节进行风险识别，导致检测结果碎片化、异常追溯效率低的技术问题，达到了通过知识图谱实现多源标准融合、异常风险分级与缺陷溯源分析，提升食品安全指标异常识别的全面性、溯源的高效性的技术效果。