[发明专利]一种用于疫情的返校大数据联动管理方法

说明书

本发明涉及一种用于疫情的返校大数据联动管理方法，用于对返校人员大数据和疫情大数据进行联动管理，方法包括以下步骤：数据获取与划分步骤：获取返校人员大数据和疫情大数据；将返校人员大数据划分为空间位置数据、健康数据和描述性数据，将空间位置数据划分为每日打卡位置数据、近期活动数据和返校行程轨迹数据，将疫情大数据划分为病例位置数据和区县统计数据；数据关联步骤：通过数据匹配，建立：每日打卡位置数据、近期活动数据和返校行程轨迹数据分别与病例位置数据和区县统计数据的空间关联关系。与现有技术相比，本发明有序地对疫情信息进行了联动的管理，考虑全面，可为后续的数据应用，如智能返校系统提供有效的数据支撑。

技术领域

本发明涉及大数据管理领域，尤其是涉及一种用于疫情的返校大数据联动管 理方法。

背景技术

与中小学学校复学相比，高校复学工作更加艰巨，其困难体现在返校人员地域 分布广、流动性大，牵涉疫情信息复杂多样。如何针对返校人员与疫情大数据进行 有效的联动存储、管理与计算是返校复学工作中的重要问题之一。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种对返校人员 与疫情大数据进行有效的联动存储、管理与计算的用于疫情的返校大数据联动管理 方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种用于疫情的返校大数据联动管理方法，用于对返校人员大数据和疫情大数据进行联动管理，所述方法包括以下步骤：

数据获取与划分步骤：获取返校人员大数据和疫情大数据；将所述返校人员大 数据划分为空间位置数据、健康数据和描述性数据，将所述空间位置数据划分为每 日打卡位置数据、近期活动数据和返校行程轨迹数据，将所述疫情大数据划分为病 例位置数据和区县统计数据；

数据关联步骤：通过数据匹配，建立：

所述每日打卡位置数据与所述病例位置数据的“点-点”空间关联关系、

所述每日打卡位置数据与所述区县统计数据的“点-面”空间关联关系、

所述近期活动数据与所述病例位置数据的“点-点”空间关联关系、

所述近期活动数据与所述区县统计数据的“点-面”空间关联关系、

所述返校行程轨迹数据与所述病例位置数据的“线-点”空间关联关系、

所述返校行程轨迹数据与所述区县统计数据的“线-面”空间关联关系。

进一步地，所述返校大数据联动管理方法还包括获取实际返校轨迹数据，所述 数据关联步骤还包括通过数据匹配，建立所述返校行程轨迹数据与所述实际返校轨 迹数据的“线-线”空间关联关系。

进一步地，所述返校行程轨迹数据与所述实际返校轨迹数据的“线-线”空间 关联关系的建立具体为：

计算所述返校行程轨迹数据与所述实际返校轨迹数据的最大距离，若所述最大距离小于预设的距离阈值，则所述返校行程轨迹数据与所述实际返校轨迹数据一致， 否则不一致；

所述最大距离的计算表达式为：

d_max＝max{D_pi,Q,D_qj,P},i＝{0,1,2,,…,N,N+1}，j＝{1,2,,…,M}