[发明专利]基于大数据和云计算的数据处理方法及大数据服务平台

说明书

本发明公开了基于大数据和云计算的数据处理方法及大数据服务平台，从全国疫情数据库中获取所有感染病例在其感染日之前的一个潜伏期内的数据，将每一个感染病例和所获取的每一个未感染用户在身体特征、接触用户、感染以及出行轨迹这四个维度的数据作为数据集进行训练，得到感染预测模型；对待识别人群集合中每一个待识别用户在一个潜伏期内的身体特征以及绑定了触用户和感染时长的出行轨迹作为输入数据输入到感染预测模型，以得到待识别人群集合中每一个待识别用户的感染预测结果。本发明能够进一步区分出接触人群的感染风险。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于大数据和云计算的数据 处理方法及大数据服务平台。

背景技术

在发生传染病时，由于社会群体活动所具有的必然性，比如学生群体在学 校上课、上班群体在办公室办公、消费群体去商场消费以及出行群体乘坐交通 工具出行等等，使得处于潜伏期内的病例在参加社会群体活动容易感染到别人， 而当潜伏期的病例进入到发病期之后，需要尽快筛选出被感染的人群以快速扼 制传染病的扩散传播。

现有技术一般都是基于与感染病例或是疑似感染病例的接触程度来进行筛 查并进行分级监控，这种筛选方式简单有效，但对于所有接触程度相同的人群 采用同等措施进行监控，在感染病例较多且接触者较多的情况下，无法进一步 区分接触人群的感染风险，导致无法进行及时有效的管控措施。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于大数据和云计算的数据处理 方法及大数据服务平台，能够进一步区分出接触人群的感染风险。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

基于大数据和云计算的数据处理方法，包括步骤：

S1、从全国疫情数据库中获取所有感染病例在其感染日之前的一个潜伏期 内的第一身体特征和第一出行轨迹；

S2、将所述第一出行轨迹中感染日在所述感染病例接触之前的接触用户作 为第一接触用户，在所述第一出行轨迹与所述第一接触用户的第一接触地点和 第一接触时间上绑定所述第一接触用户以及所述第一接触用户在接触时的第一 感染时长；

S3、将与所述感染病例在其感染日之后所接触且在接触之后的至少一个潜 伏期之后的检测结果依旧为正常的接触用户作为未感染用户，根据所述感染病 例的数量随机获取对应数量的未感染用户，在所获取的每一个未感染用户的第 一时间区间内的第二出行轨迹上与所接触的感染病例的第二接触地点和第二接 触时间上绑定所接触的感染病例以及所接触的感染病例在接触时的第二感染时 长；

S4、将每一个所述感染病例的所述第一身体特征以及绑定了第一接触用户 和第一感染时长的第一出行轨迹作为一个输入数据并将其的输出数据标识为已 感染之后加入至数据集中，将所获取的每一个未感染用户的第二身体特征以及 绑定了所接触的感染病例和第二感染时长的第二出行轨迹也作为一个输入数据 并将其的输出数据标识为未感染之后加入至数据集中，通过所述数据集训练一 卷积神经网络模型，以得到训练好后的感染预测模型；

S5、获取待识别人群集合中每一个待识别用户在一个潜伏期内的第三身体 特征和第三出行轨迹；

S6、从全国疫情数据库中获取与所述第三出行轨迹有交叉的第二接触用户， 在所述第三出行轨迹与所述第二接触用户的第三接触地点和第三接触时间上绑 定所述第二接触用户以及所述第二接触用户与待识别用户接触时的第三感染时 长，所述第二接触用户为感染病例；

S7、通过云计算将所述待识别人群集合中每一个待识别用户的第三身体特 征以及绑定了第二接触用户和第三感染时长的第三出行轨迹作为输入数据输入 到感染预测模型，以得到所述待识别人群集合中每一个待识别用户的感染预测 结果。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：