[发明专利]一种基于网络结构的疾病动态预测方法

权利要求书

1.一种基于网络结构的疾病动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)志愿者手持安装有接触跟踪应用的智能移动设备，只要直接接触传染病患者，通过该手持设备，这次接触的时间、地点就能被提交到疾病控制中心，记录在数据库中；

2)从数据库中选取一定时间一定区域的数据，构造接触网络为动态图G_t＝(V_t,E_t,W_t),其中，G_t表示动态图，V_t表示以病例为图顶点的顶点集合，E_t表示动态图中边的集合，E_t中包含元素e_ij表示顶点i和顶点j之间的边，W_t表示权值的集合，W_t中包含元素w_ij表示疾病从顶点i到顶点j的传播概率；所述构造的接触网络中包含四个参数：(a)病例ID；(b)传染源的ID；(c)病例被感染的日期；(d)病例所在的位置；

3)构造三个结构特性：聚类系数、度分布和度相关性，来评估接触网络结构对疾病动态的影响；

4)设计识别模型来获取接触网络的结构，所述识别模型包括测量模块和信息获取模块；

所述测量模块计算聚类系数、度分布和度相关性以及节点度的期望，节点度集合的期望和两个节点度的联合概率分布的期望；

所述信息获取模块将节点度的期望，节点度集合的期望和两个节点度的联合概率分布的期望进行融合；

5)预测疾病的动态变化，包括以下步骤：

5-1)通过识别模型获取接触网络结构与信息；

5-2)通过SRM估算传染病繁殖数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于网络结构的疾病动态预测方法，其特征在于，所述动态图G_t可在线实时更新，主要步骤如下：

(2-1)删除e_ij：从E_t中删除边e_ij，从V_t中删除相应的顶点i和j；

(2-2)插入e_ij：将边e_ij插入到集合E_t中，将相应的顶点i和j插入到V_t中；

(2-3)更新权值w_ij。