CN112242201A - 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备 - Google Patents

一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112242201A
CN112242201A CN202011172258.1A CN202011172258A CN112242201A CN 112242201 A CN112242201 A CN 112242201A CN 202011172258 A CN202011172258 A CN 202011172258A CN 112242201 A CN112242201 A CN 112242201A
Authority
CN
China
Prior art keywords
contacter
risk level
indirect
contact
direct
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011172258.1A
Other languages
English (en)
Inventor
郭得科
谢俊杰
张千桢
廖汉龙
罗来龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National University of Defense Technology
Original Assignee
National University of Defense Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National University of Defense Technology filed Critical National University of Defense Technology
Priority to CN202011172258.1A priority Critical patent/CN112242201A/zh
Publication of CN112242201A publication Critical patent/CN112242201A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备，该方法包括获取所有用户之间的接触数据，并基于所述接触数据构建接触流图；确定所述接触流图中的阳性患者，并确定所述阳性患者的接触者；其中，所述接触者包括阳性患者的直接接触者以及所述阳性患者的间接接触者；分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级；分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定。通过构建接触流图，能够快速确定阳性患者及其接触者，分配接触者的风险等级，并能够及时基于接触流图对接触者的风险等级进行更新及消除，有效提高了传播风险预警的时效性和高效性。

Description

一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及风险预警技术领域，尤其涉及一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备。
背景技术
如何准确及时地获取疫情的传播信息变得愈发重要。公共卫生专家表示，追踪冠状病毒感染者的接触者有利于缓解社交距离限制。由于智能设备的普及，一些软件(例如TWS和TraceTogether)已被设计用于收集人与人之间的实时接触数据，基于收集的数据，可以查找可能感染COVID-19的潜在人员。
从数据管理的角度来看，现阶段对于接触数据大多使用关系数据库进行处理，但是使用关系数据库对接触数据时并不能进行高效搜索，缺乏时效性。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备，以解决对接触数据进行处理时缺乏时效性的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例第一方面提供了一种基于图计算的病毒传播风险预警方法，所述方法包括：获取所有用户之间的接触数据，并基于所述接触数据构建接触流图；确定所述接触流图中的阳性患者，并确定所述阳性患者的接触者；其中，所述接触者包括阳性患者的直接接触者以及所述阳性患者的间接接触者；分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级；分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定。
可选地，在分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级的步骤之后，还包括：将新接触数据加入所述接触流图中，并更新与所述新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级。
可选地，所述分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定，包括：经过观察时间窗后，判断是否能够消除所述直接接触者的风险等级；若能够消除所述直接接触者的风险等级，判断是否能够消除所述间接接触者的风险等级。
可选地，所述经过观察时间窗后，判断是否能够消除所述直接接触者的风险等级，包括：获取所述直接接触者经过观察时间窗后的病毒检测结果；获取直接接触所述直接接触者的用户在观察时间窗内的病毒检测结果；判断所述直接接触者以及直接接触所述直接接触者的用户的病毒检测结果是否均为阴性；若是，则判定消除所述直接接触者的风险等级。
可选地，所述若能够消除所述直接接触者的风险等级，判断是否能够消除所述间接接触者的风险等级，包括：获取与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级；判断与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级是否高于所述间接接触者的风险等级；若是，则获取风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳；判断风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳是否晚于所述间接接触者的最早时间戳；若否，则判定消除所述间接接触者的风险等级。
可选地，所述直接接触者包括所述阳性患者的一跳接触者，所述间接接触者包括所述阳性患者的二跳接触者和三跳接触者；
所述分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级，包括：为所述一跳接触者分配风险等级；基于与所述二跳接触者接触的一跳接触者的风险等级及与所述二跳接触者接触的用户的风险等级，为所述二跳接触者分配风险等级；基于与所述三跳接触者接触的二跳接触者的风险等级及与所述三跳接触者接触的用户的风险等级，为所述三跳接触者分配风险等级。
可选地，所述方法还包括：根据所述直接接触者和所述间接接触者的风险等级，制定病毒传播防范策略。
基于相同的目的，本说明书一个或多个实施例第二方面提供了一种基于图计算的病毒传播风险预警装置，所述装置包括：接触数据获取模块，用于获取所有用户之间的接触数据，并基于所述接触数据构建接触流图；接触者确定模块，用于确定所述接触流图中的阳性患者，并确定所述阳性患者的接触者；其中，所述接触者包括阳性患者的直接接触者以及所述阳性患者的间接接触者；风险等级分配模块，用于分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级；风险等级消除判定模块，用于分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定。
可选地，所述装置还包括接触数据加入模块，用于将新接触数据加入所述接触流图中，并更新与所述新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级。
可选地，风险等级消除判定模块，包括：直接接触者风险等级消除判断单元，用于经过观察时间窗后，判断是否能够消除所述直接接触者的风险等级；间接接触者风险等级消除判断单元，用于直接接触者风险等级消除判断单元判定能够消除所述直接接触者的风险等级时，判断是否能够消除所述间接接触者的风险等级。
可选地，所述直接接触者风险等级消除判断单元，具体用于：获取所述直接接触者经过观察时间窗后的病毒检测结果；获取直接接触所述直接接触者的用户在观察时间窗内的病毒检测结果；判断所述直接接触者以及直接接触所述直接接触者的用户的病毒检测结果是否均为阴性；若是，则判定消除所述直接接触者的风险等级。
可选地，所述间接接触者风险等级消除判断单元，具体用于：获取与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级；判断与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级是否高于所述间接接触者的风险等级；若是，则获取风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳；判断风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳是否晚于所述间接接触者的最早时间戳；若否，则判定消除所述间接接触者的风险等级。
可选地，所述直接接触者包括所述阳性患者的一跳接触者，所述间接接触者包括所述阳性患者的二跳接触者和三跳接触者；
所述风险等级分配模块，具体用于：为所述一跳接触者分配风险等级；基于与所述二跳接触者接触的一跳接触者的风险等级及与所述二跳接触者接触的用户的风险等级，为所述二跳接触者分配风险等级；基于与所述三跳接触者接触的二跳接触者的风险等级及与所述三跳接触者接触的用户的风险等级，为所述三跳接触者分配风险等级。
可选地，所述装置还包括防范策略制定模块，用于根据所述直接接触者和所述间接接触者的风险等级，制定病毒传播防范策略。
基于相同的目的，本说明书一个或多个实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本说明书第一方面任意一项所述的方法。
基于相同的目的，本说明书一个或多个实施例第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本说明书第一方面任一所述方法。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备，首先获取人与人之间的接触数据并构建接触流图，确定病毒感染阳性患者并基于接触流图确定阳性患者的直接接触者和间接接触者，然后为阳性患者的所有接触者分配风险等级，最后对阳性患者的所有接触者进行风险等级消除判定。通过构建接触流图，能够快速确定阳性患者及其接触者，分配接触者的风险等级，并能够及时基于接触流图对接触者的风险等级进行更新及消除，有效提高了传播风险预警的时效性和高效性。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的基于图计算的病毒传播风险预警方法的流程示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例提供的示例性接触流图的示例性示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例提供的风险预警模型的示意图；
图4为本说明书一个或多个实施例提供的使用HS数据集的部分可视化结果示意图；
图5为本说明书一个或多个实施例提供的改变新增加边的数目对 updateRL和updateRL-R性能的影响结果示意图；
图6为本说明书提供的在LSBench数据集上评估updateRL的可扩展性的结果示意图；
图7为本说明书一个或多个实施例提供的基于图计算的病毒传播风险预警装置的结构示意图；
图8为说明书提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
如何准确及时地获取疫情的传播信息变得愈发重要。由于互联网连接和智能设备无处不在，社交感知成为一种动态的感知范式，用于收集人与人之间的实时接触数据。
公共卫生专家表示，追踪新型冠状病毒感染者的接触者有利于缓解社交距离限制。由于智能设备的普及，一些软件(例如TWS和TraceTogether) 已被设计用于收集人与人之间的实时基础数据。基于收集的数据，可以查找可能感染COVID-19的潜在人员。
从数据管理的角度来看，现阶段对于人员接触数据，大多使用关系数据库进行处理，但是使用关系数据库并不能为高效搜索提供一个最佳解决方案，缺乏时效性。
为了解决上述问题，本说明书提供了一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备，首先获取人与人之间的接触数据并构建接触流图，确定病毒感染阳性患者并基于接触流图确定阳性患者的直接接触者和间接接触者，然后为阳性患者的所有接触者分配风险等级，最后对阳性患者的所有接触者进行风险等级消除判定。该方法或装置可以应用于智能手机、平板电脑、计算机等各种电子设备，具体不做限定。
为了便于理解，下面结合附图对该基于图计算的病毒传播风险预警方法进行详细说明。
图1为本说明书提供的基于图计算的病毒传播风险预警方法的流程示意图，该方法包括：
S11、获取所有用户之间的接触数据，并基于接触数据构建接触流图。
本实施例中，用户指的智能设备的使用者，并且用户使用的智能设备中安装有能够收集用户之间接触记录的软件；智能设备可以为智能手机、平板电脑、智能手表等，具体不做限定。
接触数据可以通过智能设备中安装的软件收集，例如TWS和 TraceTogether等，这些软件依赖于智能设备可以发送和接收的蓝牙信号，使用蓝牙信号捕获智能设备使用者之间的接触记录，并且每个接触记录都用于回答问题“用户A在时间T是否与用户B接触？”。
接触流图是一个不断增长的无向边序列，其中每条边表示两个用户在某个时间点发生过接触。
例如，图2为本说明书提供的接触流图的示例性示意图；如图2所示，将接触流图表示为{σ1,σ2,...,σx}，其中每条边σi表示两个用户在特定时间ti发生过接触，ti也称为σi的时间戳，σi与ti一一对应。每条边σi有两个带有标签的顶点，两个顶点分别表示接触的两个用户，并且当且仅当两条边共享一个公共端点时，相互之间是联通的。由于两个用户彼此之间会有多次接触，因此接触流图中两个顶点之间可能存在多条边，代表两个用户在不同时间点有过接触。对于用户的接触记录数据，可以使用滑动窗口模型，其中滑动窗口W定义了具有固定持续时间|W|的时间跨度，固定持续时间|W|设置为病毒的潜伏期；例如，新型冠状病毒的潜伏期为1到14天，因此可以设置|W|＝14。
图2(a)示出了接触流图的示例，对于每个用户，例如图中的v1或v2，仅记录其在14天之内的接触数据。
图2(b)示出了图2(a)在时间点t的流图快照；给出了在时间点t的接触流图，当前接触流图的快照
Figure RE-RE-GDA0002828202060000071
其中
Figure RE-RE-GDA0002828202060000072
是在时间t时在时间t到 t-14内出现在每个顶点上的边的集合。
S12、确定接触流图中的阳性患者，并确定阳性患者的接触者；其中，接触者包括阳性患者的直接接触者以及阳性患者的间接接触者。
本实施例中，阳性患者指病毒检测呈阳性、感染病毒的患者；例如，以新型冠状病毒为例，阳性患者是新型冠状病毒感染者。
直接接触者指直接与阳性患者接触的用户，即阳性患者的一跳接触者；间接接触者指间接与阳性患者接触的用户，间接接触者可以包括与直接接触者接触的用户，即阳性患者的二跳接触者，间接接触者还可以包括与阳性患者的二跳接触者直接接触的用户，即阳性患者的三跳接触者。
确定阳性患者后，通过接触流图能够方便快捷的确定该阳性患者的直接接触者和间接接触者，即快速确定该阳性患者的一跳接触者、二跳接触者及三跳接触者，利于准确分配各接触者的风险等级，进行病毒传播风险预警。
S13、分别为直接接触者和间接接触者分配风险等级。
本实施例中，风险等级指直接接触者或间接接触者感染病毒的可能性大小，风险等级越高，感染病毒的可能性越大，风险等级越低，感染病毒的可能性越小。
例如，图3为本说明书提供的风险预警模型的示意图；可以通过该风险预警模型分别为阳性患者的直接接触者和间接接触者分别分配一个风险等级，表示为RL。当接触流图中的某位用户的新型冠状病毒检测结果呈阳性时，分别为该阳性患者的一跳接触者、二跳接触者和三跳接触者分配风险等级，分别以RL-1，RL-2和RL-3表示，风险等级依次降低。
通过为阳性患者的接触者分配风险等级，能够快速确定各跳接触者的风险高低，并且在将新的接触数据加入接触流图时，能够准确及时的对接触流图中现有的各用户的风险等级进行更新。
关于如何对阳性患者的接触者分配风险等级，后续将会进行详细说明，在此不再赘述。
S14、分别对直接接触者和间接接触者进行风险等级消除判定。
本实施例中，如果能够确定接触流图中某位用户的状态是安全的，则可以消除该用户的风险等级。故而，还需要进一步对阳性患者的接触者进行风险等级消除判定，以便于能够及时掌握接触者的风险等级状态。
可以理解的是，通过基于用户之间的接触数据构建接触流图，能够快速确定阳性患者及其接触者，分配接触者的风险等级，并能够及时基于接触流图对接触者的风险等级进行更新及消除，有效提高传播风险预警的时效性和高效性。
在实际应用中，实时响应是接触流图在变化过程中，对接触流图上的用户风险等级进行更新是需要面对的首要问题；否在，将无法在一段时间内获得有效的更新结果。解决此问题的一种简单方法是每当接触流图发生变化时，重新从所有新型冠状病毒检测结果为阳性的患者开始，计算所有用户的风险等级，然后该方法代价昂贵，需要重复很多不必要的工作。
则，在一些可能的实施方式中，在分别为直接接触者和间接接触者分配风险等级的步骤之后，还包括：将新接触数据加入接触流图中，并更新与新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级。
本实施例中，新接触数据指新获取的接触数据，该新接触数据可能会影响接触流图中现有用户的风险等级，当新接触数据影响接触流图中现有用户的风险等级时，需要对与该新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级进行更新。与新接触数据直接相关的用户指发生该新接触的用户，与新接触数据间接相关的用户指由于与发生该新接触的用户直接或间接相关联而其风险等级将受到影响的用户。
基于新接触数据进行风险等级更新时，一般仅基于加入的新接触数据更新与新接触数据相关的用户的风险等级。
例如，在实际应用中，可以通过增量算法updateRL，用于在新接触数据加入到接触流图中时更新相应用户的风险等级。
假设将一条带有时间戳t1的边<v，v′>插入到该接触流图中，首先，分别检查用户v和用户v′的风险等级；需要注意的是，对于新型冠状病毒测试结果为阳性的患者由于已经被隔离，故而没有新的接触记录。则可能有以下两种情况可能会导致接触流图中用户风险等级的更新。
1)从RL-3到RL-2。假设RL(v′)＝3且RL(v)＝1。如果t1>ET(v)，则将RL(v′)从3转换为2，并设置ET(v′)＝t1。
即一种情况下，当获取新接触数据后，将新接触数据加入接触流图中，如果接触流图中与新接触数据直接相关的一方用户的风险等级为1级，且与该新接触数据直接相关的另一方用户的风险等级为3级，同时接触的时间戳晚于该风险等级为1级的用户的最早时间戳，则将与该新接触数据直接相关的另一方用户的风险等级由3级转换为2级，并将该原风险等级为3级的用户的最早时间戳设置为该风险等级为1级的用户与该原风险等级为3级的用户发生接触时的时间戳。相应的，接触流图中与该原风险等级为3级的用户连接的原处于相对安全状态的用户的风险等级变为3级。
2)从安全到RL-2(或RL-3)。假设v′的状态为安全且RL(v)＝1(或 RL(v)＝2)。如果t1>ET(v)，则设置RL(v′)＝2(或RL(v′)＝3)并设置ET(v′)＝t1。
在实际应用中，对于阳性患者的接触者进行统计时仅统计至该阳性患者的三跳接触者，对于该阳性患者的四跳接触者及其之后的接触者，可以暂时认为其相对于该阳性患者而言处于安全状态。
即一种情况下，当获取新接触数据后，将新接触数据加入接触流图中，如果接触流图中与新接触数据直接相关的一方用户的风险等级为1级或者2 级，且与该新接触数据直接相关的另一方用户为相对安全状态，同时接触的时间戳晚于该风险等级为1级或者2级的用户的最早时间戳，则将与该新接触数据直接相关的原处于相对安全状态的用户的风险等级改为2级或者3级，并将该原处于相对安全状态的用户的最早时间戳设置为该风险等级为1级或者2级的用户与该原处于相对安全状态的用户发生接触时的时间戳。相应的，接触流图中与该原处于相对安全状态的用户直接相连的其他处于安全状态的用户的风险等级变为3级。
可以理解的是，仅通过新增加的接触数据更新相应用户的风险等级，大大缩减了风险等级更新的工作量，提高了工作效率。
在实际应用中，如果经过病毒潜伏期后，接触流图中阳性患者的直接接触者或间接接触者的状态是安全的，则可以消除该接触者的风险等级；则，在一些可能的实施方式中，分别对直接接触者和间接接触者进行风险等级消除判定，包括：经过观察时间窗后，判断是否能够消除直接接触者的风险等级；若能够消除直接接触者的风险等级，判断是否能够消除间接接触者的风险等级。
本实施例中，观察时间窗可以设置为病毒潜伏期，例如，新型冠状病毒的潜伏期为14天，则可以将观察时间窗设置为14天，具体不做限定。
在实际应用中，首先判断直接接触者的风险等级是否可以消除，然后在直接接触者的风险等级能够消除的基础上，判断间接接触者的风险等级是否能够消除。
则，在一些可能的实施方式中，经过观察时间窗后，判断是否能够消除直接接触者的风险等级，包括：获取直接接触者经过观察时间窗后的病毒检测结果；获取直接接触该直接接触者的用户在观察时间窗内的病毒检测结果；判断该直接接触者以及直接接触该直接接触者的用户的病毒检测结果是否均为阴性；若是，则判定消除直接接触的风险等级。
在实际应用中，直接接触该直接接触者的用户可以包括直接接触该直接接触者的间接接触者，即可以包括直接接触该直接接触者的二跳接触者，也可以包括接触流图中直接接触该直接接触者的其他用户。
如果该直接接触者以及直接接触该直接接触者的用户的病毒检测结果不是均为阴性，则不能够消除该直接接触者的风险等级，需要继续对该直接接触者进行隔离观察。
例如，以新型冠状病毒为例，在接触流图中，在时间戳T，对于图中风险等级为1级的用户v1的，如果(1)用户v1在时间戳T+14时，其新型冠状病毒的检测结果为阴性；并且(2)在时间T和T+14之间，直接接触用户 v1的用户不存在新型冠状病毒检测结果为阳性的情况，则可以消除接触流图中该风险等级为1级的用户v1的风险等级。
判定能够消除直接接触者的风险等级后，继续判断是否能够消除间接接触者的风险等级；则，在一些可能的实施方式中，若能够消除直接接触者的风险等级，判断是否能够消除间接接触者的风险等级，包括：获取与间接接触者直接接触的用户的风险等级；判断与间接接触者直接接触的用户的风险等级是否高于该间接接触者的风险等级；若是，则获取风险等级高于该间接接触者的用户与该间接接触者接触时的时间戳；判断风险等级高于该间接接触者的用户与该间接接触者接触时的时间戳是否晚于该间接接触者的最早时间戳；若否，则判定消除间接接触者的风险等级。
在实际应用中，间接接触者包括所有与阳性患者间接接触的用户，即包括阳性患者的二跳接触者和三跳接触者。与二跳接触者直接接触的用户可以包括阳性患者的三跳接触者，也可以包括接触流图中直接接触该二跳接触者的其他用户。与三跳接触者直接接触的用户包括接触流图中直接接触该三跳接触者的其他用户。
例如，承接上述例子，仍以新型冠状病毒为例，判定能够消除该风险等级为1级的用户v1的风险等级后，对于除去风险等级为1级的用户v1外的其他用户v2和v3，检查是否存在与用户v2或v3直接接触的风险等级更高的其他用户，如果不存在与用户v2或v3直接接触的风险等级更高的其他用户，则可以消除用户v2或v3的风险等级；如果存在与用户v2或v3直接接触的风险等级更高的其他用户，则进一步判断与其相连的边<v2，v3>上的时间戳是否存在晚于用户v2或v3的最早时间戳；若与用户v2或v3相连的边<v2，v3>上的时间戳不存在晚于用户v2或v3的最早时间戳，则判定可以消除用户v2或v3的风险等级。若与用户v2或v3相连的边<v2，v3>上的时间戳存在晚于用户v2或v3的最早时间戳，则还不能消除用户v2或v3的风险等级，需要进一步经过观察时间窗后检测用户v2或v3的病毒检测结果是否为阴性，如果为阴性，则可以消除用户v2或v3的风险等级。
图3(b)显示了对于接触者的风险等级消除过程，如图3(b)所示，该图左侧分支显示了，风险等级为1级的直接接触者即一跳接触者经过观察时间窗后风险等级消除变为安全状态时，经过进一步判断，一跳接触者之后的二跳接触者和三跳接触者的风险等级均消除，变为安全状态。该图右侧分支显示了，风险等级为1级的直接接触者即一跳接触者病毒检测为阳性时，相应的原风险等级为2级的二跳接触者、原风险等级为3级的三跳接触者以及原处于相对安装状态的四跳接触者的风险等级以次变为1级、2级和3级。
可以理解的是，通过分别对直接接触者和间接接触者进行风险等级消除判定，及时消除处于安全状态的用户的风险等级，同时在出现新阳性患者时，能够及时更新与该新阳性患者相连的其他用户的风险等级，便于准确快速的掌握病毒传播风险并进行预警。
在实际应用中，确定阳性患者后需要对阳性患者的接触者进行风险等级分配，并且阳性患者的直接接触者为一跳接触者，阳性患者的间接接触者为二跳接触者和三跳接触者；则，在一些可能的实施方式中，分别为直接接触者和间接接触者分配风险等级，包括：为一跳接触者分配风险等级；基于与二跳接触者接触的一跳接触者的风险等级及与二跳接触者接触的用户的风险的等级，为二跳接触者分配风险等级；基于与三跳接触者接触的二跳接触者的风险等级及与三跳接触者接触的用户的风险等级，为三跳接触者分配风险等级。
在本实施例中，与二跳接触者接触的用户指接触流图中与二跳接触者接触的除去一跳接触者之外的其他用户；与三跳接触者接触的用户指接触流图中与三跳接触者接触的除去二跳接触者之外的其他用户。需要注意的是，在实际应用中分配二跳接触者及三跳接触者的风险等级时，还分别需要考虑各跳接触者的最早时间戳。
例如，承接上述例子，将接触流图中的顶点v0表示在时间点T测试新型冠状病毒呈阳性的患者，通过接触流图可以获得从时间点T-1到T-14与v0有过直接或者间接接触的所有接触者，并且仅对阳性患者v0的一跳接触者v1、二跳接触者v2和三跳接触者v3分配风险等级。对于阳性患者v0的每个一跳接触者v1，设置其风险等级RL(v1)＝1；v0和v1之间可能存在具有不同时间点的多条边，并且将最早接触的时间戳记录为ET(v1)，一跳接触者v1的最早时间戳为ET(v1)。
对于直接接触一跳接触者v1的二跳接触者v2，检查是否存在带有时间戳 tv2的边<v1，v2>，使得tv2≥ET(v1)；若存在，则设置RL(v2)＝2；如果tv2是<v1， v2>的最早接触时间，则设置二跳接触者v2的最早时间戳ET(v2)＝tv2。需要注意的是，若存在v2的另外一个接触者v*，且RL(v*)＝1，则还需要根据v2与v*之间的接触时间来更新v2的最早时间戳；若v2与v*的接触也会导致RL(v2) ＝2，且接触的最早时间t*<ET(v2)，即接触的最早时间早于二跳接触者的最早时间戳，则将二跳接触者的最早时间戳更新为t*。
对于直接接触二跳接触者v2的二跳接触者v3，检查是否存在带有时间戳 tv3的边<v2，v3>，使得tv3≥ET(v2)；若存在，则设置RL(v3)＝3；如果tv3是<v2， v3>的最早接触时间，则设置三跳接触者v3的最早时间戳ET(v3)＝tv3。需要注意的是，若存在v3的另外一个接触者v&，且RL(v&)＝2，则还需要根据v3与v&之间的接触时间来更新v3的最早时间戳；若v3与v&的接触也会导致RL(v3) ＝3，且接触的最早时间t&<ET(v3)，即接触的最早时间早于三跳接触者的最早时间戳，则将二跳接触者的最早时间戳ET(v3)更新为t&。
图3(a)示出了基于风险预警模型的风险分配过程；如图所示，给出了当用户A在时间T检测出新型冠状病毒呈阳性时，计算其相应的一跳接触者、二跳接触者和三跳接触者的风险等级的过程。当用户A为阳性患者时，则直接接触用户A的用户B1、B2、B3、B4……Bn即用户A的一跳接触者的风险等级为1级；分别与用户B1、B2、B3、B4……Bn直接接触的用户C1、C2、 C3、C4……Cn即用户A的二跳接触者的风险等级为2级；分别与用户C1、 C2、C3、C4……Cn直接接触的用户D1、D2、D3、D4……Dn即用户A的三跳接触者的风险等级为3级，同时用户D1分别与C1、C2发生过接触，在确定用户D1的最早时间戳时，需要同时考虑D1与C1、C2接触的时间；分别与用户D1、D2、D3、D4……Dn直接接触的用户E1、E2、E3、E4……En即用户 A的四跳接触者，可以被认为暂时是相对安全的状态。
可以理解的是，通过分别对阳性患者的直接接触者和间接接触者分配风险等级，可以明确各跳接触者的风险等级，并且在新接触数据加入接触流图或者由于出现新的阳性患者时，能够及时更新接触流图中相关用户的风险等级。
在一些可能的实施方式中，该方法还包括：根据直接接触者和间接接触者的风险等级，制定病毒传播防范策略。
可以理解的是，基于通过基于接触者的风险等级制定病毒传播防范策略，有利于降低病毒传播风险，提高安全性。
本说明书还以新型冠状病毒为例设计了验证试验验证本说明书中基于图计算的病毒传播风险预警方法的有效性和高效性。
1、实验设置
在具有两个Core Intel Xeon CPU 2.2Ghz和32GB主内存的Linux机器上进行验证试验，具体实现三个算法：(1)RAMC，用于分配和消除相应人员的风险等级的风险预警模型；(2)updateRL，用于新增加接触记录的风险等级更新算法；(3)updateRL-R，baseline算法，从新型冠状病毒的检测结果为阳性的患者开始，重新计算相应人员的的风险等级。
使用两个人员接触时序网络，即HS[1]和PS[1]来模拟用户接触记录。HS 包含2,367,984个三元组，而边插入包含225,124个三元组；PS包含1,254,132 个三元组，而边插入包含112,607个三元组。还使用包含23,549,621个三元组的合成的动态社交网络数据LSBench来进行模拟实验。
2、评估RAMC的有效性
首先，对风险预警模型的有效性进行评估。在HS和PS上进行了实验，并随机设置了1000个顶点作为在两个数据集上测试新型冠状病毒呈阳性的用户。根据实验结果发现，两个数据集上的相应用户的风险级别都可以在 600ms内有效地计算出来。图4为使用HS数据集的部分可视化结果，如图所示，第一张图片显示了部分初始图；第二张图片显示图中有一些拥有新型冠状病毒的用户；第三张图显示了风险级别分配过程，最后一张图显示了风险级别消除过程。
3、改变新增加边的数目
然后，评估改变新增加边的数目对updateRL和updateRL-R性能的影响。在HS和PS两个数据集上以25K的增量将新插入的三元组的数量从25K(＝ 25×103)改变为100K；试验结果如图5所示。图5(1)和图5(2)显示了每种算法的处理时间。由图可见，updateRL的性能始终优于updateRL-R的性能。此外，随着边插入尺寸的增加，该图显示出非指数增长。特别是， updateRL的性能比updateRL-R的性能高42.78倍。
4、改变数据图大小
在LSBench数据集上评估了updateRL的可扩展性。从LSBench数据集随机抽取了大约20％到100％的样本，这样整个数据集的数据和结果分布保持大致相同。结果如图6所示：图6显示了随着数据大小的增长，非指数级的增长。通常，处理时间的增长速度不超过数据集大小增长速度的两倍。可伸缩性表明，updateRL可以像处理确定性图的现有算法那样处理相当大的现实图。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种基于图计算的病毒传播风险预警装置。
参考图7，基于图计算的病毒传播风险预警装置，包括：接触数据获取模块71，用于获取所有用户之间的接触数据，并基于接触数据构建接触流图；接触者确定模块72，用于确定接触流图中的阳性患者，并确定阳性患者的接触者；其中，接触者包括阳性患者的直接接触者以及阳性患者的间接接触者；风险等级分配模块73，用于分别为直接接触者和间接接触者分配风险等级；风险等级消除判定模块74，用于分别对直接接触者和间接接触者进行风险等级消除判定。
作为一种可能的实施方式，装置还包括接触数据加入模块(图中未示出)，用于将新接触数据加入接触流图中，并更新与新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级。
在一种实施方式中，风险等级消除判定模块74，包括：直接接触者风险等级消除判断单元，用于经过观察时间窗后，判断是否能够消除直接接触者的风险等级；间接接触者风险等级消除判断单元，用于直接接触者风险等级消除判断单元判定能够消除直接接触者的风险等级时，判断是否能够消除间接接触者的风险等级。
作为一种可能的实施方式，直接接触者风险等级消除判断单元，具体用于：获取直接接触者经过观察时间窗后的病毒检测结果；获取直接接触直接接触者的用户在观察时间窗内的病毒检测结果；判断直接接触者以及直接接触直接接触者的用户的病毒检测结果是否均为阴性；若是，则判定消除直接接触者的风险等级。
在一种实施方式中，间接接触者风险等级消除判断单元，具体用于：获取与间接接触者直接接触的用户的风险等级；判断与间接接触者直接接触的用户的风险等级是否高于间接接触者的风险等级；若是，则获取风险等级高于间接接触者的用户与间接接触者接触时的时间戳；判断风险等级高于间接接触者的用户与间接接触者接触时的时间戳是否晚于间接接触者的最早时间戳；若否，则判定消除间接接触者的风险等级。
作为一种可能的实施方式，直接接触者包括阳性患者的一跳接触者，间接接触者包括阳性患者的二跳接触者和三跳接触者；
风险等级分配模块73，具体用于：为一跳接触者分配风险等级；基于与二跳接触者接触的一跳接触者的风险等级及与二跳接触者接触的用户的风险等级，为二跳接触者分配风险等级；基于与三跳接触者接触的二跳接触者的风险等级及与三跳接触者接触的用户的风险等级，为三跳接触者分配风险等级。
在一种实施方式中，装置还包括防范策略制定模块(图中未示出)，用于根据直接接触者和间接接触者的风险等级，制定病毒传播防范策略。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的基于图计算的病毒传播风险预警方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法。
图8示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030 和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM (Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器 1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入 /输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的基于图计算的病毒传播风险预警方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所有用户之间的接触数据，并基于所述接触数据构建接触流图；
确定所述接触流图中的阳性患者，并确定所述阳性患者的接触者；其中，所述接触者包括阳性患者的直接接触者以及所述阳性患者的间接接触者；
分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级；
分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定。
2.根据权利要求1所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，在分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级的步骤之后，还包括：
将新接触数据加入所述接触流图中，并更新与所述新接触数据直接相关或间接相关的用户的风险等级。
3.根据权利要求1所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定，包括：
经过观察时间窗后，判断是否能够消除所述直接接触者的风险等级；
若能够消除所述直接接触者的风险等级，判断是否能够消除所述间接接触者的风险等级。
4.根据权利要求3所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述经过观察时间窗后，判断是否能够消除所述直接接触者的风险等级，包括：
获取所述直接接触者经过观察时间窗后的病毒检测结果；
获取直接接触所述直接接触者的用户在观察时间窗内的病毒检测结果；
判断所述直接接触者以及直接接触所述直接接触者的用户的病毒检测结果是否均为阴性；
若是，则判定消除所述直接接触者的风险等级。
5.根据权利要求4所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述若能够消除所述直接接触者的风险等级，判断是否能够消除所述间接接触者的风险等级，包括：
获取与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级；
判断与所述间接接触者直接接触的用户的风险等级是否高于所述间接接触者的风险等级；
若是，则获取风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳；
判断风险等级高于所述间接接触者的用户与所述间接接触者接触时的时间戳是否晚于所述间接接触者的最早时间戳；
若否，则判定消除所述间接接触者的风险等级。
6.根据权利要求1所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述直接接触者包括所述阳性患者的一跳接触者，所述间接接触者包括所述阳性患者的二跳接触者和三跳接触者；
所述分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级，包括：
为所述一跳接触者分配风险等级；
基于与所述二跳接触者接触的一跳接触者的风险等级及与所述二跳接触者接触的用户的风险等级，为所述二跳接触者分配风险等级；
基于与所述三跳接触者接触的二跳接触者的风险等级及与所述三跳接触者接触的用户的风险等级，为所述三跳接触者分配风险等级。
7.根据权利要求1所述的基于图计算的病毒传播风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述直接接触者和所述间接接触者的风险等级，制定病毒传播防范策略。
8.一种基于图计算的病毒传播风险预警装置，其特征在于，所述装置包括：
接触数据获取模块，用于获取所有用户之间的接触数据，并基于所述接触数据构建接触流图；
接触者确定模块，用于确定所述接触流图中的阳性患者，并确定所述阳性患者的接触者；其中，所述接触者包括阳性患者的直接接触者以及所述阳性患者的间接接触者；
风险等级分配模块，用于分别为所述直接接触者和所述间接接触者分配风险等级；
风险等级消除判定模块，用于分别对所述直接接触者和所述间接接触者进行风险等级消除判定。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7任一所述方法。
CN202011172258.1A 2020-10-28 2020-10-28 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备 Pending CN112242201A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011172258.1A CN112242201A (zh) 2020-10-28 2020-10-28 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011172258.1A CN112242201A (zh) 2020-10-28 2020-10-28 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112242201A true CN112242201A (zh) 2021-01-19

Family

ID=74170274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011172258.1A Pending CN112242201A (zh) 2020-10-28 2020-10-28 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112242201A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113838582A (zh) * 2021-11-29 2021-12-24 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种基于区域相似度的传染病趋势预测方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200176125A1 (en) * 2017-08-21 2020-06-04 Koninklijke Philips N.V. Predicting, preventing, and controlling infection transmission within a healthcare facility using a real-time locating system and next generation sequencing
CN111354472A (zh) * 2020-02-20 2020-06-30 戴建荣 一种传染病传播监测预警系统和方法
CN111653358A (zh) * 2020-05-29 2020-09-11 鹏城实验室 感染风险评估方法、第一终端及计算机存储介质
CN111785380A (zh) * 2020-07-01 2020-10-16 医渡云（北京）技术有限公司 传染性疾病患病风险等级的预测方法及装置、介质、设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200176125A1 (en) * 2017-08-21 2020-06-04 Koninklijke Philips N.V. Predicting, preventing, and controlling infection transmission within a healthcare facility using a real-time locating system and next generation sequencing
CN111354472A (zh) * 2020-02-20 2020-06-30 戴建荣 一种传染病传播监测预警系统和方法
CN111653358A (zh) * 2020-05-29 2020-09-11 鹏城实验室 感染风险评估方法、第一终端及计算机存储介质
CN111785380A (zh) * 2020-07-01 2020-10-16 医渡云（北京）技术有限公司 传染性疾病患病风险等级的预测方法及装置、介质、设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高燕，胡勇根，刘泉，唐宏宇: "德阳市某县首例输入性新型冠状病毒肺炎家庭内传播的流行病学分析", 《预防医学情报杂志》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113838582A (zh) * 2021-11-29 2021-12-24 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种基于区域相似度的传染病趋势预测方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019134544A1 (zh) 营销信息的推送方法及装置
US9665420B2 (en) Causal engine and correlation engine based log analyzer
WO2020078385A1 (zh) 数据采集方法、装置、存储介质及系统
CN108763274B (zh) 访问请求的识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN106022826A (zh) 一种网络直播平台中的作弊用户识别方法与系统
JP6725155B2 (ja) モバイルデバイス属性の経時的変化に基づいて一意のモバイルデバイスを識別するための方法及びシステム
CN105719033B (zh) 用于识别客体风险的方法及装置
CN107832407A (zh) 用于生成知识图谱的信息处理方法、装置和可读存储介质
CN113094746B (zh) 基于本地化差分隐私的高维数据发布方法及相关设备
CN109902446B (zh) 用于生成信息预测模型的方法和装置
JP2019512126A (ja) 機械学習システムをトレーニングする方法及びシステム
TW201732655A (zh) 目標特徵資料的挖掘方法和其裝置
CN110493085A (zh) IPv6活跃用户数的统计方法、系统、电子设备及介质
CN112242201A (zh) 一种基于图计算的病毒传播风险预警方法、装置及设备
CN110851317A (zh) 一种预测存储设备iops性能数据的方法、装置、设备及存储介质
CN109325015B (zh) 一种领域模型的特征字段的提取方法及装置
CN109359109B (zh) 一种基于分布式流计算的数据处理方法及系统
CN110147999B (zh) 一种交易风险识别方法及装置
JP2022534160A (ja) 情報を出力するための方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにコンピュータプログラム
CN114127679A (zh) 跨多个不同数据源进行重复数据删除以识别共同设备
US20220139567A1 (en) Methods for modeling infectious disease test performance as a function of specific, individual disease timelines
CN114125813B (zh) 基于手机信令的信号覆盖范围确定方法及相关装置
US20180121938A1 (en) System and method for digital audience estimation
CN111784567B (zh) 用于转换图像的方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN115225308A (zh) 大规模群体攻击流量的攻击团伙识别方法及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210119