基于时空数据挖掘技术的流感疫情分析

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传染病一直以来都是困扰着人类发展进步的重大阻碍,对人类身体健康和财产造成巨大危害。中国作为全球范围内的人口大国,同样也是传染病流行十分严重的国家。我国传染病的预防与控制工作面临着巨大的挑战。传统的传染病监测分析方式以数据静态统计和定性分析为主,病例数据只能通过卫生直报系统分级向上传输,病例数据远落后于疾病的发展情况,数据有较强的滞后性。而传统的疾病分析手段也过于单一,严重影响传染病的预防控制工作。随着我国地理信息技术的不断发展和互联网技术的进一步提升,包括云计算、大数据技术在内的信息技术开始在多个领域得到广泛的应用。这些技术的迅猛发展,在客观上形成了海量的具有时空特征的网络数据,其中和传染病疫情相关的信息数量也是非常庞大的。如何通过对传染病疫情数据的挖掘和利用GIS的空间信息可视化、空间分析等手段来提高传染病预防控制效率,是本文研究的重点。本次研究以流感疫情为例主要做了以下几点工作:(1)流感主题时空信息挖掘。以现有的数据挖掘技术作为理论基础,利用时空挖掘技术,通过整理与流感主题相关的关键词,对新浪微博上广泛存在的具有时空信息的流感疫情数据进行挖掘。(2)为了证明基于社交网络获取到的流感主题时空信息的准确性与所具有的代表性,对挖取到的流感主题时空信息与国家疾控中心所发布的官方流感数据进行相关性分析,从而验证流感主题信息的准确性。(3)流感主题信息的时空分析。综合运用GIS各种空间信息分析方法,对已经获取的流感主题信息发生情况进行时间分布分析、空间分布分析、以及空间自相关分析,探索流感疫情的时空分布特征及其变化趋势。
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