食品安全事件的频繁出现，引发了消费者的恐慌，也影响了中国农产品的出口创汇，找到一种方法减少关系消费者切身利益的不安全食品事件发生，就成为了全社会关注的热点问题。国内外很多研究者开始积极的探索新方法，防患于未然来杜绝食品安全问题的出现。本文就是在这个背景下，构建一个农产品安全监控与追溯系统，重点提出一种综合加权聚类算法，从政府监测机构的角度出发去选出一些重点监测样点，降低不安全农产品流向市场的机率；对于出现安全问题的农产品，能够通过追溯系统尽快查到事件发生的原因然后找到解决方法，保障消费者的权益，维护社会稳定。 农产品安全监控与追溯系统的目标是立足于农产品安全政策环境和技术条件，研究的主要内容是农产品安全的数据采集；数据库建立；农产品安全实时全程监控；农产品危险性评价等技术方法；基于RFID的农产品电子标签身份识别和农产品安全问题追踪溯源；农产品管理部门的决策支持；农产品安全信息服务等。 本文借鉴已有研究成果，综合农产品安全管理的相关理论，基于数据挖掘技术，构建了以预防控制为主，以追溯为辅的农产品安全管理系统。在K—Means聚类基础上，本文提出以产量为核心的综合加权聚类方法。综合加权聚类方法的关键，是引入了两个加权因子参与聚类，让其既能够代表产品的产地，产品的类别参与聚类，发挥这两个因子对样点选择的重要性，同时还可以从量的角度成为聚类分析的两个特征值。加权因子的量化，是本文的一个难点同时也是重点，量化加权因子的模型，是在一步一步探索的基础上构造起来的，综合加权聚类方法的优越性又在实际样点选择中得到了验证。整篇论文比较完整的介绍并验证了一种较好的监测样点选择方法。 本文将综合加权聚类方法应用到2006年通过的无公害农产品目录产品中，在选取一定监测样点的条件下，将综合加权聚类方法指导下能够实现的产品产量覆盖率，产品产地覆盖率以及产品类别覆盖率，与在常规样点选择方法指导下，选取同样数目的监测样点时达到的产品产量覆盖率，产品产地覆盖率以及产品类别覆盖率进行对比，验证综合加权聚类方法的有效性，证明这种方法能够为政府部门相关的监测检疫机构在选择检测样点，降低食品安全事件的发生提供参考意义和价值。