[发明专利]一种传染病追踪溯源的方法、系统、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种传染病追踪溯源的方法，其特征在于，包括：

分别获取多个实体的大数据信息；

根据多个所述大数据信息建立时空关系图谱网；

若发现传染病感病实体，则进行追溯流程，其中，所述追溯流程包括：根据所述时空关系图谱网追踪与所述传染病感病实体关联的所有关联实体，并判断所有所述关联实体的感病情况；

若所述关联实体中出现感染实体，所述感染实体作为所述传染病感病实体进行所述追溯流程；若所述关联实体均没有出现感染实体，所述传染病感病实体即为发源实体，并获得溯源路径。

2.根据权利要求1所述的传染病追踪溯源的方法，其特征在于，所述根据多个所述大数据信息建立时空关系图谱网具体包括：

利用大数据技术对多个所述大数据信息进行数据清洗与数据分析得到待使用信息；

根据所述待使用信息建立数据字典；

根据所述数据字典通过关联分析建立关联分析表；

根据所述关联分析表形成时空关系图谱网。

3.根据权利要求2所述的传染病追踪溯源的方法，其特征在于，所述根据所述待使用信息建立数据字典，具体包括：

根据所述待使用信息建立属性分别为地理信息、时间信息和安全等级信息的数据字典。

4.根据权利要求3所述的传染病追踪溯源的方法，其特征在于，还包括：

根据多条所述溯源路径和每条所述溯源路径上的地区的所述安全等级信息得到训练数据集，所述训练数据集中训练数据的计算公式为其中，L表示所述溯源路径的综合安全风险等级，l_i表示所述溯源路径中任意一个地区对应的安全风险等级，n_i表示安全风险等级为l_i的地区的感染实体的人数，N表示所述溯源路径中所有感染实体的总人数；

将所述训练数据集输入深度卷积神经网络，对模型的权重进行收敛，直至收敛稳定得到稳定模型；

将待检测的新路径输入所述稳定模型，获取所述新路径的综合风险等级预测。

5.根据权利要求4所述的传染病追踪溯源的方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入深度卷积神经网络，具体包括：

将所述训练数据集输入残差神经网络。

6.根据权利要求4所述的传染病追踪溯源的方法，其特征在于，还包括：

将所述新路径和所述新路径上的地区的所述安全等级信息加入所述训练数据集，并输入所述深度卷积神经网络进行自学习。

7.一种传染病追踪溯源的系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于分别获取多个实体的大数据信息；

建立模块，用于根据多个所述大数据信息建立时空关系图谱网；

追溯模块，用于若发现传染病感病实体，则进行追溯流程，其中，所述追溯流程包括：根据所述时空关系图谱网追踪与所述传染病感病实体关联的所有关联实体，并判断所有所述关联实体的感病情况；

选择模块，用于若所述关联实体中出现感染实体，所述感染实体作为所述传染病感病实体进行所述追溯流程；若所述关联实体均没有出现感染实体，所述传染病感病实体即为发源实体，并获得溯源路径。

8.一种服务器，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器用于存储程序指令；

所述处理器用于执行存储器中的程序指令，使得所述服务器执行如权利要求1～6任一项所述的传染病追踪溯源的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现如权利要求1～6任一项所述的传染病追踪溯源的方法。