[发明专利]疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质，应用于医疗科技领域，该方法包括：统计第一预设日期范围内各日期的新媒体数据和疫情数据；调用疫情防控效果预测模型，并根据所述新媒体数据和所述疫情数据对疫情防控效果进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括第二预设日期范围内各日期的负面新闻数据和疫情感染数据以发送至终端设备进行展示。采用本申请，可以基于新媒体信息对疫情防控效果进行预测，以用于疫情防控。本申请涉及区块链技术，如可将预测结果写入区块链。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

疫情的爆发和蔓延会对各个地方的经济以及人民生活带来严重的影响。近段时间来，COVID-19引起了世界范围内的疫情爆发，造成了极大的生命损失和经济损失。人们可以通过互联网来获取到每日实时的疫情数据，以掌握疫情最新动态。随着新媒体的发展，人们不仅可以作为疫情相关新闻的发布者也可以作为疫情相关新闻的浏览者。新媒体作为疫情相关内容传播的介质，影响着人们的生活。

现有业内产品主要基于疫情数据本身对疫情发展进行预测，而没有基于新媒体信息对疫情防控效果进行预测。同样的前期疫情发展趋势，会因为新媒体上发布的不同的疫情防控进展信息、谣言和专家言论产生截然不同的疫情发展方向，也会对疫情防控效果产生不同影响。因此，如何基于新媒体信息对疫情防控效果进行预测，以用于疫情防控成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质，可以基于新媒体信息对疫情防控效果进行预测，以用于疫情防控。

第一方面，本申请实施例提供了一种疫情防控效果预测方法，包括：

统计第一预设日期范围内各日期的新媒体数据和疫情数据，所述新媒体数据包括负面新闻数据和其它新媒体数据，所述疫情数据包括疫情感染数据；

调用疫情防控效果预测模型，并根据所述新媒体数据和所述疫情数据对疫情防控效果进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括第二预设日期范围内各日期的负面新闻数据和疫情感染数据，所述第二预设日期范围在所述第一预设日期范围之后；

将所述预测结果发送至终端设备，以便终端设备展示所述预测结果。

可选地，所述负面新闻数据包括以下至少一项：疫情期间负面新闻数和疫情期间负面新闻增长率；

所述其它新媒体数据包括以下至少一项：疫情相关数据的发布方式、每种发布方式对应的新媒体平台的受众人群类别、所述新媒体平台的活跃性数据、为所述新媒体平台发布的疫情相关数据标注的标签、所述新媒体平台发布的疫情相关数据在每类标签对应的新闻数量；

所述疫情数据包括疫情感染数据，所述疫情感染数据包括以下至少一项：疫情感染人数和疫情感染人数增长率。

可选地，所述疫情防控效果预测模型为预训练的第一机器学习模型，所述第一机器学习模型是基于深度神经网络构建的；或，所述疫情防控效果预测模型为预训练的第二机器学习模型，所述第二机器学习模型是基于卷积神经网络、深度神经网络和长短期记忆网络构建的。

可选地，当所述疫情防控效果预测模型为预训练的第二机器学习模型时，所述调用疫情防控效果预测模型，并根据所述新媒体数据和所述疫情数据对疫情防控效果进行预测，得到预测结果，包括：

通过预训练的第二机器学习模型中的卷积神经网络，根据所述新媒体数据和所述疫情数据提取空间特征；

通过所述预训练的第二机器学习模型中的深度神经网络和长短期记忆网络，根据所述新媒体数据和所述疫情数据提取时序特征；

对所述空间特征和所述时序特征进行融合处理，得到时空特征；