我国加入WTO后经济全球化和贸易自由化进程不断加快,技术性贸易壁垒已经成为影响我国出口的重要因素之一。上世纪70年代,技术性贸易壁垒仅占非关税贸易壁垒的20%,到上世纪90年代已上升到45%,进入本世纪后,已激增至80%,在国外技术性贸易壁垒影响下,我国产品受阻、企业受限、经济受损,纺织服装行业尤为严重。形成技术性贸易壁垒的主要原因就是信息不对称,因此,建立技术性贸易壁垒预警系统解决信息不对称问题,对规避我国出口贸易过程中的技术性贸易壁垒风险具有重要的意义。通过预警系统可及时收集、跟踪国外的技术性贸易壁垒有关信息,对进口国将要出现或正在形成TBT的信息做到早监测、早发现、早报警,使出口企业及时了解国外TBT情况,尽早采取措施,避免或将损失降到最低。为了实现早预测、早发现、早报警,必须以快捷、有效的信息处理机制作为支持。本文以欧盟Rapex网站发布的产品召回信息为例分别探讨了自动采集、自动处理、数据仓库、数据挖掘技术在纺织品服装技术性贸易壁垒预警系统中的应用。其中,自动采集以火车采集器作为工具,分别从网站选定、网址采集、内容采集、发布设置、任务调度五个步骤设计程序引导采集过程,采集分散于网页中的数据并生成结构化数据。自动数据处理的目的就是将采集得到的数据转化为可直接用于计算机进行识别、处理的简单文本信息或者能够表示程度大小的数字信息。引入数据仓库技术主要是为了解决数据组织问题,将纺织品服装技术性贸易壁垒相关的历史数据集成到一个数据仓库中。本文采取数据驱动和需求驱动相结合的设计思路以月召回案例数量、月召回增长率、月偏离增长率作为度量事实,召回时间、召回发起国、召回对象国、召回产品属性、技术项目为维度建立一个纺织品服装技术性贸易壁垒相关信息的数据仓库。数据挖掘技术是用来发现隐藏在大量数据背后的规律,基于数据仓库,本文运用数据挖掘技术中聚类算法、关联算法找出召回警度和其他维度之间的关联性,进而确定警兆时间、确定各影响因素在风险系数中的权重、构建预警模型。预警模型中可以清楚地看出各影响因素对警情的影响作用,便于政府、行业协会、企业有效地监测风险,及时发现问题、采取补救措施。论文结尾总结了论文研究中取得的成果,同时也指出存在问题以及后续工作。