[发明专利]基于知识图谱的个体出行补全方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提出基于知识图谱的个体出行补全方法、电子设备及存储介质，属于出行补全技术领域。包括：S1.构建流行性疾病知识图谱；S2.基于知识图谱本体录入历史数据，包括以下步骤：S21.提取个体数据；S22.通过活动与场所之间的关联识别个体的居住地和工作地；S23.通过活动信息拼接形成个体一天的出行链；S24.每天通过T+1更新的方式，更新个体数据与新增的整日活动链，导出更新数据；S25.通过数据转换的方式把新增数据转为知识图谱导入表，最后录入知识图谱。S3.判断出行链是否缺失到访场所或交通出行，进行数据的补齐。解决现有技术中存在的无法获得个体的全链条出行信息，无法对流行病学调查密接人员进行查询的技术问题。

技术领域

本申请涉及补全方法，尤其涉及基于知识图谱的个体出行补全方法、电子设备及存储介质，属于出行补全技术领域。

背景技术

提高应对突发重大公共卫生事件的能力和水平是如今的重要工作。然而目前流行病学调查可依赖的技术手段有两种：一是单纯依靠手机信令进行驻留点重叠判断，当个体与确诊病例存在信令时空交集时给个体赋标记并进行流行病检测，该方法搜索范围较大，成本较高；二是场所进入记录来识别人员活动场所及轨迹，通过场所驻留信息来找到与确诊病例处于同一密闭空间的人员，该方法针对性较高，但无法处理未记录进入场所导致出行信息丢失的人群。由打卡数据缺失，交通卡非实名制等因素造成的人员活动中间场所、路线和出行方式的缺失需要更好的技术手段进行处理：对于确诊病例或者与确诊病例接触者，可以使用人工询问的方式让人员提供历史出行信息，但一旦需要询问的人员数量扩大，该工作效率低下，出错率高的问题就会凸显；因此基于个体的历史刷卡、进入场所信息进行缺失轨迹的补全辅助调查可以极大地提升工作效率并且通过辅助回忆的方式一定程度上提高人工询问的准确度。

针对上述问题，研发人员提出CN112883195A，一种个体出行的交通知识图谱构建方法及系统，该方法包括：由数据接口模块读取并侦听个体出行链数据库，定义并构建个体基础框架图形数据表、出行链框架图形数据表、出行路径框架图形数据表以及路段框架图形数据表；采用框架法结合所述图形数据表，得到由框架节点构成的若干基本单元，建立框架节点之间的关联联系，形成个体出行的时态框架网络，实现个体出行的交通知识图谱构建。上述方案能够更为准确的刻化个体出行动态OD、出行规律，个体出行的复杂耦合关系，为城市公交客运系统管理和优化提供新的途径，进而提高城市公交客运的运行效率和服务水平。

但是，该方法仅用于刻画个体出行画像与规律，缺乏场所相关的信息以及基于到访场所与出行进行进一步数据补充的能力，无法达到流行病学调查接触人员查询的需求。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于此，为解决现有技术中存在的无法获得个体的全链条出行信息，无法对流行病学调查接触人员进行查询的技术问题，本发明提供基于知识图谱的个体出行补全方法、电子设备及存储介质。

方案一、基于知识图谱的个体出行补全方法，包括以下步骤：

S1.构建流行性疾病知识图谱，包括以下步骤：

S11.通过T+1方式更新多维度个体数据，个体数据包括：人口信息、场所进入信息、流行病检测信息、地址基础信息、公交刷卡数据、轨道刷卡数据、个人社保信息和社区网格信息；

S12.基于个体数据构建的知识图谱本体：针对流行性疾病调查的图谱的实体包括：调查个体、场所、活动链、社区地址和街道地址；实体的相互关系为：调查个体每天具有一个活动链实体，活动链实体由调查个体一天内到访过的场所组成；

S2.基于知识图谱本体录入历史数据，包括以下步骤：