(一)选题背景

自2015年10月1日起施行的《中华人民共和国食品安全法》对食品生产、销售、餐饮服务和食用农产品等各个环节管理做出细致规定，主要体现在以下八大亮点：刑事责任优先；违法行为最高可处30倍罚款；增加行政拘留和治安管理处罚；资格处罚力度加大五年市场禁入；一年三次违法责令停产至吊销许可证；网购食品出问题网站赔偿损失；惩罚性赔偿最低赔1000元；确立首负责任制。

实际生活中食品安全问题层出不穷。例如网上订餐，因为它快捷方便，成为了许多年轻人吃饭时的首选，然而在2016年的315晚会上，爆出了饿了么的餐厅卫生情况惨不忍睹的事件，网上呈现的菜品看似色泽鲜丽，然而在实体店中，制作间昏暗狭小，厨房内到处都是黑乎乎的油渍，掉进脏东西的饭盒，在桌上敲打几下之后就用来盛饭，用完盛饭板就放在肮脏的锅盖上。央视记者在美团外卖、饿了么、百度外卖三家平台上随机抽取北京部分地区餐厅并统计，结果显示：三大平台30家餐厅仅15家有资质！2016年9月9日，北京市食品药品监督管理局第四次约谈饿了吗、美团外卖、百度外卖等几大外卖平台。时隔半年，这些网络订餐平台依旧被曝合作餐馆存在套牌营业照、套牌卫生许可证、傍名牌、无证经营、卫生不达标采用竞价排名成为销售冠军等恶劣行径。这些问题引起了人们的广泛关注，在网上热烈讨论，特别是一些专业的食品安全论坛。如何将这些论坛中的有关食品安全的数据挖掘出来，从而跟踪人们对食品安全问题的关注度并有效疏导，是一个值得关注的问题。

在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。目前，数据可视化在日常生活中已经有着大量的运用，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。通过数据可视化这种方式，将食品安全的信息作可视化处理，让人们更容易把握相关信息，从而对食品安全问题以冷静和理智的方式进行处理，从而建立良好的食品安全舆情环境。

(二)研究意义

食物是人类赖以生存和发展的基本物质条件，也是国家安定、社会发展的根本要素，网上有大量关于食品安全的真假信息和讨论内容，让广大消费者往往深陷其中，无法辨清事实，从而引起无谓的恐慌。但是如果能够把和食品安全相关的大量数据以合理的方式采集起来进行分析处理，充分利用数据可视化的便于观察数据不同维度的特点，展示出很多为人忽视的关联，从而帮助分析人员掌握实质。

然而目前的论文中，食品安全的数据可视化研究尚不多见，通过研究这方面的内容，可以更方便的让研究人员研究食品安全方面的问题，让民众以合理的方式对待和处理食品安全问题。

(三)国内外研究现状

以下将从爬虫技术发展状况和数据可视化技术发展状况两方面进行综述。

大多数的爬虫都是使用Python和Java的一些库，例如scrapy、webdriver等框架实现的，但是在近年的科技发展中，随着Node.js这一JavaScript框架的出现，使得JavaScript可以脱离浏览器单独存在，与国内不同的是，国外已经开始充分开发Node.js的爬虫能力，在国外出现了很多使用Node.js的Express或者Koa实现的爬虫。在关键词判断这里，由于JavaScript刚刚起步，支持关键词抓取的相关研究还不足，国内外基本都是使用R和Python这种传统的科学计算用的语言来实现的，使用的框架大概有：Word Net、Frame Net、Mind Net、知网( How Net)等。在数据可视化方面，因为浏览器端，JavaScript一家独大，所以只参考使用的数据可视化框架，目前主流的数据可视化框架有D3.js、Echarts.js和HighCharts.js。国内外文献中D3.js使用量最高，论文数量也较大。由于Echarts是国人写的框架，所以在国外的论文中出现率不高，国内的出现率还是相当可观的，HighCharts目前比较冷门，所以使用人数不多。