CN113871019A - 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备 - Google Patents

一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113871019A
CN113871019A CN202111472559.0A CN202111472559A CN113871019A CN 113871019 A CN113871019 A CN 113871019A CN 202111472559 A CN202111472559 A CN 202111472559A CN 113871019 A CN113871019 A CN 113871019A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
disease
target sub
target
credibility
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
CN202111472559.0A
Other languages
English (en)
Inventor
陈卫红
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.)
Jiangxi Yiweiyun Information Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangxi Yiweiyun Information Technology Co ltd
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 Jiangxi Yiweiyun Information Technology Co ltd filed Critical Jiangxi Yiweiyun Information Technology Co ltd
Priority to CN202111472559.0A priority Critical patent/CN113871019A/zh
Publication of CN113871019A publication Critical patent/CN113871019A/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
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • 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
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
    • 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

Landscapes

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

Abstract

本发明提供了一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；若是，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。本发明能够解决现有技术中缺乏对疾病信息传递过程的良好监控行为的技术不足。

Description

一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备
技术领域
本发明涉及信息监控技术领域，特别涉及一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备。
背景技术
通常，流行性疾病和传染性疾病的爆发容易给人们带来巨大损失，人们希望对疾病的信息与风险等有明确的了解，因此对于疾病的研究不仅能够有效的帮助大家了解疾病，还可以对存在爆发风险的疾病进行预警等，有效够降低疾病对生活造成的影响。
随着智能终端的普及，基于各类应用程序均能有效实现信息传递，然而，有部分用户在发布与疾病传播相关的信息时存在极强的主观意愿，歪曲事实，容易造成社会的恐慌与不安，因此，现有技术中缺乏对疾病信息传递过程的良好监控行为。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备，旨在解决现有技术中缺乏对疾病信息传递过程的良好监控行为的技术不足。
本发明的第一方面在于提供一种疾病舆情的监控方法，所述方法包括：
基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
若是，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
根据上述技术方案的一方面，在基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合的步骤，具体包括：
设定第一时间区段；
提取所述网络环境中发布于所述第一时间区段内的疾病信息以得到所述疾病信息集合。
根据上述技术方案的一方面，判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征的步骤，具体包括：
获取第一时间区段内发布于所述网络环境中疾病信息的疾病特征，以及所述目标疾病的疾病特征；
将所述网络环境中疾病信息描述的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征进行对比；
当所述网络环境中疾病信息的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征的吻合度不小于吻合度阈值时，认定所述疾病信息为目标子信息并对其进行监控。
根据上述技术方案的一方面，所述描述信息为所述目标子信息的发布用户对所述疾病特征的描述，所述交互信息为所述目标子信息的发布用户与其他网络用户进行交互的过程信息，其中，根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度的步骤，具体包括：
基于预设的权重规则，分别设定所述描述信息与交互信息在可信度计算中的权重值；
基于预设的计算规则、所述描述信息与交互信息的权重值分布，结合所述描述信息与交互信息进行可信度计算，以得到所述目标子信息的可信度。
根据上述技术方案的一方面，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括：
当所述目标子信息的可信度不小于预设的可信度阈值时；
判定所述目标子信息中发布的疾病信息为可信事件；
根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一可信事件相对应的疾病监控报告。
根据上述技术方案的一方面，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括：
当所述目标子信息的可信度小于预设的可信度阈值时；
判定所述目标子信息中发布的疾病信息为不可信事件；
根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一不可信事件相对应的疾病监控报告。
根据上述技术方案的一方面，在生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤之后，所述方法还包括：
将所述疾病监控报告以预设形式发布于所述网络环境中。
本发明的第二方面在于提供一种疾病舆情的监控系统，所述系统包括：
信息提取模块，用于基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
信息筛选模块，用于判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
信息解析模块，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
可信度计算模块，用于根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
报告生成模块，用于根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
本发明的第三方面在于提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述疾病舆情的监控方法的步骤。
本发明的第四方面在于提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以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述疾病舆情的监控方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过预设的信息提取规则对发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合，判断疾病信息集合中是否存在一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征，当目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征时，对目标子信息进行解析以计算目标子信息的可信度，根据目标子信息的可信度生成疾病监控报告，以疾病监控报告的形式实现对发布于网络环境中疾病的监控，从而使得网络环境中疾病信息的信息分享更具权威，有利于提升人们对传染性疾病、病毒性疾病的传播动态的了解程度。
附图说明
图1为本发明第一实施例中的疾病舆情的监控方法的流程示意图；
图2为本发明第三实施例中的疾病舆情的监控系统的结构框图；
以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
实施例一
请参阅图1，本发明的第一实施例提供了一种疾病舆情的监控方法，用于对发布于网络环境中的疾病信息进行监控，所述方法包括步骤S10-S50：
步骤S10，基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
需要说明的是，网络环境指的是现有互联网架构下的应用侧，例如现有的“抖音短视频”、“头条”、“微视”等应用程序，普通用户均可以通过上述任一应用程序发布自己拍摄的短视频、观点看法等，以达到信息共享的目的。
示例而言，当某一用户于A时间在个人抖音账号发布了一段关于核酸检测呈阳性的短视频B，并配有文字说明“C地新发一例核酸检测呈阳性的确诊患者，请各位注意！”。
其中，当A时间处于预设时间内时，基于预设的信息提取规则，对发布于抖音短视频平台上的短视频B进行信息提取，以提取短视频B中的视频帧信息与文字信息，基于视频帧信息与文字信息确定该短视频B中所提及的疾病信息。如此类似操作，对所有在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合。
步骤S20，判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
其中，当需要对新冠病毒导致的肺炎这一传染性、病毒性疾病进行监控时，判断提取到的疾病信息集合中是否存在至少一个目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征。
根据百度百科对新冠肺炎的解释，根据现有病例资料，新型冠状病毒肺炎以发热、干咳、乏力等为主要表现，少数患者伴有鼻塞、流涕、腹泻等上呼吸道和消化道症状。因此上述表现均为新冠肺炎这一疾病的疾病特征。
接下来仍以上述短视频B举例说明，当短视频B中的视频帧信息与文字信息中提及新冠肺炎的上述疾病特征中的一项或几项时，判定该短视频B为需要被监控的目标子信息。
在判定疾病信息集合中存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征时，本方法进入步骤S30。
步骤S30，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
其中，目标子信息的发布时间为用户将短视频B发送至抖音短视频上、可被其他网络用户所获取的时间；描述信息为短视频B中的视频帧信息与文字信息；而交互信息为用户与其它网络用户进行交流互动的过程信息，例如短视频B下的评论与回复。
步骤S40，根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
需要说明的是，目标子信息的可信度具体为：目标子信息中所公布的内容可被他人接受、相信的程度。
当目标子信息的可信度较高时，说明目标子信息中发布的疾病信息大概率是真实的，说明该目标子信息需要引起公众的重视。
在计算了目标子信息的可信度之后，所述方法进入步骤S50。
步骤S50，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
容易理解的，针对该目标子信息发布的疾病信息发布疾病监控报告，以通过疾病监控报告的形式对目标子信息发布的疾病信息进行公告，从而起到信息共享的目的，从而引起公众的重视。
示例而非限定，疾病监控报告例如以“抖音短视频”的官方账号或健康账号发出。疾病监控报告的内容例如为“2021年10月10日，C地新发一例核酸检测呈阳性的确诊患者，请与之密切接触者配合防疫！”。
与现有技术相比，采用本实施例当中所示的疾病舆情的监控方法，有益效果在于：通过预设的信息提取规则对发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合，判断疾病信息集合中是否存在一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征，当目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征时，对目标子信息进行解析以计算目标子信息的可信度，根据目标子信息的可信度生成疾病监控报告，以疾病监控报告的形式实现对发布于网络环境中疾病的监控，从而使得网络环境中疾病信息的信息分享更具权威，有利于提升人们对传染性疾病、病毒性疾病的传播动态的了解程度。
实施例二
本发明的第二实施例提供了一种疾病舆情的监控方法，在本实施例所示的疾病舆情的监控方法中：
在基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合的步骤，具体包括步骤S11-S12：
步骤S11，设定第一时间区段；
其中，第一时间区段为目标疾病大规模爆发时的时间段，例如第一时间区段为新冠肺炎的潜伏期的14天，当某人确诊新冠肺炎后，其周围的密切接触者可能存在感染风险。并且，当密切接触者为无症状感染者时，由于没有出现新冠疫情的疾病特征，密切接触者依然处于自由状态，与他人接触后还是容易造成他人的感染。
步骤S12，提取所述网络环境中发布于所述第一时间区段内的疾病信息以得到所述疾病信息集合。
示例而非限定，提取抖音短视频中发布于14天前至今的所有短视频中存在的所有的疾病信息，以得到疾病信息集合。
当某一疾病信息得到证实后，即可生成与之对应的疾病监控报告，以尽可能的提示该确诊患者的密切接触者配合防疫工作，避免疾病的进一步传播。
判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征的步骤，具体包括步骤S21-S23：
步骤S21，获取第一时间区段内发布于所述网络环境中疾病信息的疾病特征，以及所述目标疾病的疾病特征；
步骤S22，将所述网络环境中疾病信息描述的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征进行对比；
具体是将疾病信息描述中所描述的疾病特征与目标疾病的疾病特征进行对比，在本实施例中是将短视频中所描述的疾病特征与新冠肺炎的发烧、咳嗽、流涕等疾病特征进行一一对比。
步骤S23，当所述网络环境中疾病信息的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征的吻合度不小于吻合度阈值时，认定所述疾病信息为目标子信息并对其进行监控。
示例而言，当短视频中提及的疾病特征与新冠肺炎的疾病特征的吻合度较高，且不小于吻合度阈值时，则认定该疾病信息为目标子信息并需要对其进行严密监控。
具体而言，所述描述信息为所述目标子信息的发布用户对所述疾病特征的描述，所述交互信息为所述目标子信息的发布用户与其他网络用户进行交互的过程信息。
其中，根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度的步骤，具体包括步骤S41-S42：
步骤S41，基于预设的权重规则，分别设定所述描述信息与交互信息在可信度计算中的权重值；
示例而言，设定目标子信息中描述信息的权重值为40%，描述信息的权重值确定是基于发布用户在发布目标子信息发布时可能存在“博眼球”等引流行为，以及发布时存在描述不到位的情况。设定目标子信息中交互信息的权重值为60%，这是因为发布用户在发布目标子信息后与网络用户进行交互后，能够从一定程度上确定目标子信息的真实性，因此交互信息的权重值高于描述信息的权重值。
步骤S42，基于预设的计算规则、所述描述信息与交互信息的权重值分布，结合所述描述信息与交互信息进行可信度计算，以得到所述目标子信息的可信度。
在此存在两种情况，目标子信息的可信度超过可信度阈值与未超可信度阈值，需要针对上述两种情况分别生成不同的疾病监控报告。
在计算了目标子信息的可信度后，所述方法进入步骤S51-S53:
根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括步骤S51-S53：
步骤S51，当所述目标子信息的可信度不小于预设的可信度阈值时；
其中，可行度阈值例如预设为80%；
步骤S52，判定所述目标子信息中发布的疾病信息为可信事件；
步骤S53，根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一可信事件相对应的疾病监控报告。
或者，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括步骤S51-S53：
步骤S51，当所述目标子信息的可信度小于预设的可信度阈值时；
其中，可行度阈值例如预设为80%；
步骤S52，判定所述目标子信息中发布的疾病信息为不可信事件；
步骤S53，根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一不可信事件相对应的疾病监控报告。
当然，要判定目标子信息中的疾病信息是否为真实事件还需要官方证实，本实施例仅在于基于量化标准对目标子信息的可信度进行计算，以及根据可信度生成疾病监控报告，从而提升人们对传染性疾病、病毒性疾病等疾病的传统动态的了解程度。
在生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤之后，所述方法还包括步骤S60：
步骤S60，将所述疾病监控报告以预设形式发布于所述网络环境中。
与现有技术相比，采用本实施例当中所示的疾病舆情的监控方法，有益效果在于：通过预设的信息提取规则对发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合，判断疾病信息集合中是否存在一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征，当目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征时，对目标子信息进行解析以精准计算目标子信息的可信度，根据目标子信息的可信度生成疾病监控报告，以疾病监控报告的形式实现对发布于网络环境中疾病的监控，从而使得网络环境中疾病信息的信息分享更具权威，有利于提升人们对传染性疾病、病毒性疾病的传播动态的了解程度。
实施例三
请参阅图2，本发明的第三实施例提供了一种疾病舆情的监控系统，本实施例当中所示的系统包括：
信息提取模块10，用于基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
需要说明的是，网络环境指的是现有互联网架构下的应用侧，例如现有的“抖音短视频”、“头条”、“微视”等应用程序，普通用户均可以通过上述任一应用程序发布自己拍摄的短视频、观点看法等，以达到信息共享的目的。
示例而言，当某一用户于A时间在个人抖音账号发布了一段关于核酸检测呈阳性的短视频B，并配有文字说明“C地新发一例核酸检测呈阳性的确诊患者，请各位注意！”。
其中，当A时间处于预设时间内时，基于预设的信息提取规则，对发布于抖音短视频平台上的短视频B进行信息提取，以提取短视频B中的视频帧信息与文字信息，基于视频帧信息与文字信息确定该短视频B中所提及的疾病信息。如此类似操作，对所有在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合。
信息筛选模块20，用于判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
其中，当需要对新冠病毒导致的肺炎这一传染性、病毒性疾病进行监控时，判断提取到的疾病信息集合中是否存在至少一个目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征。
根据百度百科对新冠肺炎的解释，根据现有病例资料，新型冠状病毒肺炎以发热、干咳、乏力等为主要表现，少数患者伴有鼻塞、流涕、腹泻等上呼吸道和消化道症状。因此上述表现均为新冠肺炎这一疾病的疾病特征。
接下来仍以上述短视频B举例说明，当短视频B中的视频帧信息与文字信息中提及新冠肺炎的上述疾病特征中的一项或几项时，判定该短视频B为需要被监控的目标子信息。
信息解析模块30，用于对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
其中，目标子信息的发布时间为用户将短视频B发送至抖音短视频上、可被其他网络用户所获取的时间；描述信息为短视频B中的视频帧信息与文字信息；而交互信息为用户与其它网络用户进行交流互动的过程信息，例如短视频B下的评论与回复。
可信度计算模块40，用于根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
需要说明的是，目标子信息的可信度具体为：目标子信息中所公布的内容可被他人接受、相信的程度。
当目标子信息的可信度较高时，说明目标子信息中发布的疾病信息大概率是真实的，说明该目标子信息需要引起公众的重视。
报告生成模块50，用于根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
容易理解的，针对该目标子信息发布的疾病信息发布疾病监控报告，以通过疾病监控报告的形式对目标子信息发布的疾病信息进行公告，从而起到信息共享的目的，从而引起公众的重视。
示例而非限定，疾病监控报告例如以“抖音短视频”的官方账号或健康账号发出。疾病监控报告的内容例如为“2021年10月10日，C地新发一例核酸检测呈阳性的确诊患者，请与之密切接触者配合防疫！”。
与现有技术相比，采用本实施例当中所示的疾病舆情的监控系统，有益效果在于：通过预设的信息提取规则对发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合，判断疾病信息集合中是否存在一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征，当目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征时，对目标子信息进行解析以计算目标子信息的可信度，根据目标子信息的可信度生成疾病监控报告，以疾病监控报告的形式实现对发布于网络环境中疾病的监控，从而使得网络环境中疾病信息的信息分享更具权威，有利于提升人们对传染性疾病、病毒性疾病的传播动态的了解程度。
实施例四
本发明的第四实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述实施例中疾病舆情的监控方法的步骤。
实施例五
本发明的第五实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以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述实施例当中所示的疾病舆情的监控方法。
本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种疾病舆情的监控方法，其特征在于，所述方法包括：
基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
若是，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
2.根据权利要求1所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，在基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合的步骤，具体包括：
设定第一时间区段；
提取所述网络环境中发布于所述第一时间区段内的疾病信息以得到所述疾病信息集合。
3.根据权利要求2所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征的步骤，具体包括：
获取第一时间区段内发布于所述网络环境中疾病信息的疾病特征，以及所述目标疾病的疾病特征；
将所述网络环境中疾病信息描述的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征进行对比；
当所述网络环境中疾病信息的疾病特征与所述目标疾病的疾病特征的吻合度不小于吻合度阈值时，认定所述疾病信息为目标子信息并对其进行监控。
4.根据权利要求3所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，所述描述信息为所述目标子信息的发布用户对所述疾病特征的描述，所述交互信息为所述目标子信息的发布用户与其他网络用户进行交互的过程信息，其中，根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度的步骤，具体包括：
基于预设的权重规则，分别设定所述描述信息与交互信息在可信度计算中的权重值；
基于预设的计算规则、所述描述信息与交互信息的权重值分布，结合所述描述信息与交互信息进行可信度计算，以得到所述目标子信息的可信度。
5.根据权利要求1所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括：
当所述目标子信息的可信度不小于预设的可信度阈值时；
判定所述目标子信息中发布的疾病信息为可信事件；
根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一可信事件相对应的疾病监控报告。
6.根据权利要求1所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤，具体包括：
当所述目标子信息的可信度小于预设的可信度阈值时；
判定所述目标子信息中发布的疾病信息为不可信事件；
根据所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中所发布疾病信息这一不可信事件相对应的疾病监控报告。
7.根据权利要求1所述的疾病舆情的监控方法，其特征在于，在生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告的步骤之后，所述方法还包括：
将所述疾病监控报告以预设形式发布于所述网络环境中。
8.一种疾病舆情的监控系统，其特征在于，所述系统包括：
信息提取模块，用于基于预设的信息提取规则，对在预设时间内发布于网络环境中的疾病信息进行提取以得到疾病信息集合；
信息筛选模块，用于判断所述疾病信息集合中是否存在至少一目标子信息中的疾病特征符合目标疾病的疾病特征；
信息解析模块，对所述目标子信息进行解析，以至少获取所述目标子信息的发布时间、描述信息与交互信息；
可信度计算模块，用于根据所述目标子信息的描述信息与交互信息，计算所述目标子信息的可信度；
报告生成模块，用于根据所述目标子信息的可信度，以及所述目标子信息的发布时间，生成与所述目标子信息中发布的疾病信息对应的疾病监控报告。
9.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以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1-7任意一项所述的方法。
CN202111472559.0A 2021-12-06 2021-12-06 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备 Pending CN113871019A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111472559.0A CN113871019A (zh) 2021-12-06 2021-12-06 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111472559.0A CN113871019A (zh) 2021-12-06 2021-12-06 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113871019A true CN113871019A (zh) 2021-12-31

Family

ID=78985967

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111472559.0A Pending CN113871019A (zh) 2021-12-06 2021-12-06 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113871019A (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130018802A1 (en) * 2011-07-15 2013-01-17 PhilyX, LLC System, method, and computer-readable media for commercialization of a pharmaceutical product
CN111986763A (zh) * 2020-09-03 2020-11-24 平安国际智慧城市科技股份有限公司 疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN112100498A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 北京百度网讯科技有限公司 疾病舆情的监控方法、装置
CN112562862A (zh) * 2020-12-15 2021-03-26 杭州市余杭区疾病预防控制中心(杭州市余杭区卫生检测检验中心、杭州市余杭区健康教育所、杭州市余杭区职业病防治中心) 疫情信息识别方法、装置和设备
CN112883286A (zh) * 2020-12-11 2021-06-01 中国科学院深圳先进技术研究院 基于bert的新冠肺炎疫情微博情感分析方法、设备、介质
CN112951443A (zh) * 2021-04-16 2021-06-11 平安科技（深圳）有限公司 症候群监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113096808A (zh) * 2021-04-23 2021-07-09 深圳壹账通智能科技有限公司 事件提示方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113220973A (zh) * 2021-05-31 2021-08-06 北京海纳数聚科技有限公司 一种基于知识推理技术的舆情验真方法
CN113707337A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 平安科技（深圳）有限公司 基于多源数据的疾病预警方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130018802A1 (en) * 2011-07-15 2013-01-17 PhilyX, LLC System, method, and computer-readable media for commercialization of a pharmaceutical product
CN111986763A (zh) * 2020-09-03 2020-11-24 平安国际智慧城市科技股份有限公司 疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN112100498A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 北京百度网讯科技有限公司 疾病舆情的监控方法、装置
CN112883286A (zh) * 2020-12-11 2021-06-01 中国科学院深圳先进技术研究院 基于bert的新冠肺炎疫情微博情感分析方法、设备、介质
CN112562862A (zh) * 2020-12-15 2021-03-26 杭州市余杭区疾病预防控制中心(杭州市余杭区卫生检测检验中心、杭州市余杭区健康教育所、杭州市余杭区职业病防治中心) 疫情信息识别方法、装置和设备
CN112951443A (zh) * 2021-04-16 2021-06-11 平安科技（深圳）有限公司 症候群监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113096808A (zh) * 2021-04-23 2021-07-09 深圳壹账通智能科技有限公司 事件提示方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113220973A (zh) * 2021-05-31 2021-08-06 北京海纳数聚科技有限公司 一种基于知识推理技术的舆情验真方法
CN113707337A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 平安科技（深圳）有限公司 基于多源数据的疾病预警方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周伟等: "网络舆情监测在疾病预防控制工作中的应用与思考", 《江苏科技信息》 *
张晋毓: "微博舆情数据分析在我国疫病监控中的应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 *
陈红缨主编: "《疾病监测分析实用指南》", 31 October 2018, 武汉：湖北科学技术出版社 *
韦秋宇等: "基于百度指数的新型冠状病毒肺炎疫情与网络舆情监测分析", 《中国预防医学杂志》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107911396B (zh) 登录异常检测方法和系统
CN109617910B (zh) 漏洞风险评估方法、装置及存储介质、服务器
US11475133B2 (en) Method for machine learning of malicious code detecting model and method for detecting malicious code using the same
JP2015522314A5 (zh)
CN111626865B (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN108008244A (zh) 一种小电流接地故障多层次递进式分类识别方法
CN113270197A (zh) 一种基于人工智能的健康预测方法、系统及存储介质
WO2022036702A1 (zh) 资产证券产品的预警方法、装置、电子设备及存储介质
CN109584980B (zh) 数据核验方法及装置、电子设备、存储介质
US20190325332A1 (en) False alarm detection
JP2012509542A5 (zh)
CN110196813A (zh) 接口测试方法、装置、设备和介质
CN111754241A (zh) 一种用户行为感知方法、装置、设备及介质
CN112784281A (zh) 一种工业互联网的安全评估方法、装置、设备及存储介质
CN115840676A (zh) 一种基于多维数据的计算机硬件故障预警方法及系统
CN113871019A (zh) 一种疾病舆情的监控方法、系统、存储介质及设备
CN116521511A (zh) 风险代码事前检测方法、装置、设备及存储介质
CN110798481A (zh) 基于深度学习的恶意域名检测方法及装置
CN113283857A (zh) 一种地铁工程招标智能管理系统
CN108701401B (zh) 报警方法、装置、系统及电子设备
CN115964701A (zh) 应用安全检测方法、装置、存储介质及电子设备
CN112582054A (zh) 医保数据监管方法、装置、电子设备及介质
JP6252268B2 (ja) 管理方法、管理装置および管理プログラム
CN114580877A (zh) 一种工程监理安全监控方法和系统
CN113784164A (zh) 音频直播辅助方法、装置、存储介质以及计算机设备

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

Application publication date: 20211231

RJ01 Rejection of invention patent application after publication