目前,隨著全球新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）病例數(shù)量不斷增加,疫情時空傳播過程變得越來越復(fù)雜。傳統(tǒng)的傳播過程研究主要是在宏觀上研究傳染病的整體傳播規(guī)律或趨勢,不能在個體層面分析具體病例之間的傳播關(guān)系,無法精準定位疫情傳播路徑,很難支持傳染病的精準防控,亟需兼顧時空和語義特征研究傳染病傳播過程。首先在解析COVID-19病例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,利用知識圖譜技術(shù)提出了構(gòu)建適應(yīng)多樣化描述方式的COVID-19病例活動知識圖譜;然后從傳播事件角度設(shè)計了COVID-19病例活動知識圖譜本體規(guī)則,完成了模式層的構(gòu)建;并以流行病調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對病例數(shù)據(jù)進行解析、事件實體識別和數(shù)據(jù)存儲,完成了數(shù)據(jù)層的構(gòu)建;最后,通過圖數(shù)據(jù)庫和B/S端構(gòu)建原型系統(tǒng)進行實驗驗證。結(jié)果表明,通過COVID-19病例活動知識圖譜對傳播過程推理、關(guān)鍵節(jié)點分析和活動軌跡回溯等層面進行驗證,方法較為有效,且具有一定可行性。 

【文章來源】：武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2020年06期 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

傳染病病例構(gòu)成要素分析

將傳染病學(xué)模式層Gs引入現(xiàn)有傳染病本體，表示病例的基本情況（年齡、性別等），此外引入時間本體表示事件子圖之間的時序關(guān)系Rt，進而展現(xiàn)“疑似→確診→治愈”等活動記錄的時序關(guān)系。COVID-19流行病學(xué)知識圖譜屬于領(lǐng)域知識圖譜，采用自頂向下的構(gòu)建方式，即從模式層開始構(gòu)建。構(gòu)建流程如圖3所示，模式層構(gòu)建是知識圖譜中最核心的部分，為知識圖譜定義數(shù)據(jù)的模式（Schema，即為其定義本體）。在定義本體的過程中，從頂層概念體系逐步細化，進而形成具有良好結(jié)構(gòu)的分類學(xué)層次體系。本文采用有人工參與的本體模型構(gòu)建、分類分層和概念梳理，提高知識圖譜數(shù)據(jù)的完整性和準確性。定義模式層后，從COVID-19傳染病相關(guān)數(shù)據(jù)源中進行實體抽取、實體鏈接和存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)層填充。在完成模式層和數(shù)據(jù)層構(gòu)建之后，就初步完成COVID-19流行病學(xué)知識圖譜的構(gòu)建過程，在此基礎(chǔ)上可以進行語義檢索和決策支持。

COVID-19流行病學(xué)知識圖譜屬于領(lǐng)域知識圖譜，采用自頂向下的構(gòu)建方式，即從模式層開始構(gòu)建。構(gòu)建流程如圖3所示，模式層構(gòu)建是知識圖譜中最核心的部分，為知識圖譜定義數(shù)據(jù)的模式（Schema，即為其定義本體）。在定義本體的過程中，從頂層概念體系逐步細化，進而形成具有良好結(jié)構(gòu)的分類學(xué)層次體系。本文采用有人工參與的本體模型構(gòu)建、分類分層和概念梳理，提高知識圖譜數(shù)據(jù)的完整性和準確性。定義模式層后，從COVID-19傳染病相關(guān)數(shù)據(jù)源中進行實體抽取、實體鏈接和存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)層填充。在完成模式層和數(shù)據(jù)層構(gòu)建之后，就初步完成COVID-19流行病學(xué)知識圖譜的構(gòu)建過程，在此基礎(chǔ)上可以進行語義檢索和決策支持。2 基于簡單事件模型的本體規(guī)則設(shè)計

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2954190