[发明专利]通过大数据搜寻分析预测流感爆发可能性的方法

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析提取技术领域，具体地说是一种通过大数据搜寻分析预测流感爆发可能性的方法。

背景技术

大数据或称巨量数据、海量数据、大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。大数据的定义取决于持有数据组的机构之能力，以及其平常用来处理分析数据的软件之能力。“对某些组织来说，第一次面对数百GB的数据集可能让他们需要重新思考数据管理的选项。对于其他组织来说，数据集可能需要达到数十或数百兆字节才会对他们造成困扰。”

数据挖掘它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。

语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构

流行性感冒简称流感，是流感病毒引起的急性呼吸道感染，也是一种传染性强、传播速度快的疾病。其主要通过空气中的飞沫、人与人之间的接触或与被污染物品的接触传播。典型的临床症状是：急起高热、全身疼痛、显著乏力和轻度呼吸道症状。流感病毒可分为甲（A）、乙（B）、丙（C）三型，甲型病毒经常发生抗原变异，传染性大，传播迅速，极易发生大范围流行。

世界卫生组织的报告显示，每年平均有1/10的成人和1/3的儿童感染流感。而当我们遍查历史，发现杀伤力惊人的流感并不鲜见。对流感大流行最早的详尽描述是1580年。这一年，数月之间，罗马便死亡9000人，马德里变成了一座荒无人烟的空城，意大利、西班牙增加了几十万座新坟。在整个17世纪，世界上出现了三次流感大暴发。1658年，意大利威尼斯城的一次流感大流行使6万人死亡。1742年至1743年，由流行性感冒引起的流行病曾影响90%的东欧人。1837年1月，在欧洲暴发的流感非常严重，在柏林，流感造成的死亡人数超过了出生人数；巴塞罗那所有的公共商业活动停止。1889年—1894年，这几年发生的流感席卷了整个西欧，发病广泛，死亡率高，造成严重影响。1918年，世界上暴发了历史上最著名的严重流感大流行——“西班牙流感”。在这场流感之后，美国人的平均寿命下降了10年。1957年，暴发了“亚洲流感”(病毒类型H2N2)，流感两周后骚扰了亚洲的所有国家，接着又在澳洲、美洲和欧洲登陆，漫游了无数国家。全球仍然有200多万人遭遇厄运。日历翻到了1968年7月，由甲型流感病毒(H3N2)所致的“香港流感”在香港大规模暴发，据统计，美国共有3.4万人因感染致死，整个伦敦很多人染病，需要大批志愿者进行护理。1976年，驻扎于美国新泽西州福特迪克斯军事基地的一名美军士兵感染“猪流感”致死，很多卫生官员担心“西班牙流感”卷土重来，引发了全国性恐慌。但是，该病毒当时只在美国的猪之间传播，而且也研制出了疫苗。1977年1月，“俄罗斯流感”(病毒类型H1N1)在前苏联出现并流行，1978年1月开始在美国在校学生及征募的新兵中暴发。1997年，开始出现禽流感病毒(H5N1)，尽管该病毒很少感染人，但仍然夺去了18个人的生命，这些人大都与家禽有过直接接触。2003年，自从2003年以来，全球有400多例禽流感致死的病例。2009年4月，墨西哥、美国等多个国家和地区相继暴发甲型H1N1流感。