[发明专利]一种流行病传播分析方法及系统

说明书

本发明提供一种流行病传播分析方法及系统，包括：基于微观马可夫链方法，确定信息与流行病协同扩散的多层耦合网络；将所有节点按照转化效率划分成高信息素养节点和低信息素养节点；转化效率指的是将吸收外部流行病信息转化为自身防范意识的效率；当节点的转化效率在预设范围内时，将其归为高信息素养节点，否则将其归为低信息素养节点；基于各个节点从外部信息习得防范意识的概率、无防范意识节点被已感染邻居感染的概率、受感染节点恢复健康状态的概率以及有防范意识处于易感状态节点将意识转化为保护行为降低自身被传染可能性的概率，在多层耦合网络中确定各个节点处于三种不同状态的概率。

技术领域

本发明属于流行病传播分析领域，更具体地，涉及一种流行病传播分析方法及系统。

背景技术

现有技术提供一种面向流行病防控的大规模人口接触网络建模方法，包括：采用张量建模动态人口接触网络，其中采用空间的基底表示动态人口接触网络的空间模式，采用基底的线性组合系数表示动态人口接触网络的时间模式；构建包含多个虚拟场景的虚拟社会；并基于虚拟场景计算各场景中各虚拟个体之间的交互概率，构成动态人口接触网络的空间模式；根据选定的流行病传播模型以及相应的病理学参数，结合动态人口接触网络建立获取动态人口接触网络时间模式的优化目标函数；使用双重迭代优化算法求解估算动态人口接触网络时间模式。

现有技术采用多自治体建模流行病传播网络和流行病传播过程，采用蒙特卡罗模拟和负反馈机制从流行病监控数据中推断出传播网络结构及与流行病有关的生物学参数。

现有技术提供一种基于知识图谱的流行病感染者预测方法及系统，利用知识图谱技术，构建流行病学患者个人知识图谱和流行病学传播知识图谱，通过融合流行病学患者个人知识图谱和流行病学传播知识图谱，全面梳理流行病的传播关系和路径，从而针对性预测疑似患者，同时该方法及系统可以生成流行病学调查报告，以支持流行病学调查工作。

现有技术通过对每个网格的人口流动数据、常住人口数据、企业POI数据和医疗机构POI数据进行等级划分，获得第一疫情扩散风险系数、第二疫情扩散风险系数、第三疫情扩散风险系数和第四疫情扩散风险系数，并进行加权计算得到每个网格的总疫情扩散风险系数设计了一种流行病疫情扩散风险可视化方法，可以精准直观地展示了目标行政区域的抗疫能力，为相关部分的精准防控提供数据支撑。

尽管如此，目前的对流行病进行仿真模拟的技术很少，也都相对比较简单，没有采用多层耦合网络来探究流行病扩散机制，没有从个体异质性的角度来考虑信息素养。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种流行病传播分析方法及系统，旨在解决目前的对流行病进行仿真模拟的技术很少，也都相对比较简单，没有采用多层耦合网络来探究流行病扩散机制，没有从个体异质性的角度来考虑信息素养的问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种流行病传播分析方法，包括如下步骤：

基于微观马可夫链方法，确定信息与流行病协同扩散的多层耦合网络；所述多层耦合网络包括：信息传播层和流行病扩散层；所述信息传播层包括：无意识的节点和有意识的节点，流行病扩散层包括：易感染节点和被感染节点；

将所有节点按照转化效率划分成高信息素养节点和低信息素养节点；所述转化效率指的是将吸收外部流行病信息转化为自身防范意识的效率；当节点的转化效率在预设范围内时，将其归为高信息素养节点，否则将其归为低信息素养节点；

基于各个节点从外部信息习得防范意识的概率、无防范意识节点被已感染邻居感染的概率、受感染节点恢复健康状态的概率、以及有防范意识处于易感状态节点将意识转化为保护行为降低自身被传染可能性的概率，在所述多层耦合网络中确定各个节点处于三种不同状态的概率，所述三种不同状态包括：无防范意识且易感染、有防范意识且易感染以及有防范意识且被感染。

在一个可选的示例中，高信息素养节点i_h处于三种不同状态的概率分别为：