CN114420308B 传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质 （平安国际智慧城市科技股份有限公司）_第1页
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区妈湾兴海大道3048号前海自贸大厦交关系信息和所述行动轨迹信息生成网络图和2根据所述身份信息、所述传染病状态信息、所述社交关系cat("),⃞)是一个可学习的参数矩阵，A=A+IW是--w,3对所述社交关系信息和所述行动轨迹信息进行二将所述网络图和所述特征矩阵输入训练好的预测神根据所述预测结果生成传染病的传播路径的所将所述健康预警信息发送至所述疾病管理系统，以提示目标区域内的传染病传播状结果预测模块，用于利用预先训练好的预测神经网络cat("),⃞)是一个可学习的参数矩阵，A=A+IW是4数据发送模块，用于根据所述预测数据，生成健康预警信息所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，5作和防范部署工作存在滞后性，同时由于不能将各地区的疾病预防系统进行联动和共享，各地区间也不能知晓其病态变化和发展路径，导致不能实现用户级的传染病的防患和管67别出已经进入传染病的传播路径的用户。物与动物或人与动物之间相互传播的一类疾病，尤其是防疫部门必须及时掌握其发病情中，该传染病的传播路径分析方法利用了预测神经网络模型和网页排名算法(pagerank幂8[0051]其中，用户的行动轨迹信息可以通过用户的终端设备的量x(t)表示用户第t天的传染病状态，每用户前T时刻的传染病状态形成了基于时间分布的9预测神经网络模型，输出网络图中处于病毒感染状态的网络节点对其他网络节点的影响，[0064]具体地，搭建预测层使用的图卷积神经网络模型(GraphConvolutional是输入特征向量矩阵(即传染病状态矩阵)，是一个可学习的参数矩阵，=A+IW是[0076]并且T+1时刻的特征向量H(T+1)，是自身特征向量与上一时刻节xt+1)与真实值x(t+1)之间的误差尽可能小。络的输入特征量为传染病状态矩阵，将训练样本集中用户的传染病状态的输入记为X1,容分发网络(ContentDeliveryNetwork，CDN)以及大数据和人工智能平台等基础云计算[0104]在一些实施例中，数据处理模块302还对社交关系信息和行动轨迹信息进行二值[0105]结果预测模块303，用于利用预先训练好的预测神经网络模型分析网络图和特征令被执行时，可使得处理器执行本申请实施例提供的任意一种传染病的传播路径分析方用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart

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