大数据技术在疫情精准防控中的应用

李刚; 郑佳; 尹华山; 黄文超

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2021009

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大数据技术在疫情精准防控中的应用

应用 | 更新时间：2024-06-03

- 大数据技术在疫情精准防控中的应用
- Application of big data technology in precise prevention and control of epidemic situation
- 大数据 2021年7卷第1期页码：2021009-1
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "李刚（1978- ），男，博士，广州市数字政府运营中心正高级工程师、主任，主要研究方向为数字政府、网络安全等" ]
  [ "郑佳（1981- ），女，广州市数字政府运营中心副主任，主要研究方向为数字政府。" ]
  [ "尹华山（1977- ），男，广州市数字政府运营中心高级工程师，主要研究方向为数字政府。" ]
  [ "黄文超（1979- ），男，广州市数字政府运营中心工程师，主要研究方向为数字政府。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2021009
  中图分类号： TP391
- 网络首发：2021-01，
  
  纸质出版：2021-01-15
- 稿件说明：
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李刚, 郑佳, 尹华山, 等. 大数据技术在疫情精准防控中的应用[J]. 大数据, 2021,7(1):2021009-1.

Gang LI, Xiangchun ZHENG, Huashan YIN, et al. Application of big data technology in precise prevention and control of epidemic situation[J]. Big Data Research, 2021, 7(1): 2021009-1.
李刚, 郑佳, 尹华山, 等. 大数据技术在疫情精准防控中的应用[J]. 大数据, 2021,7(1):2021009-1. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2021009.

Gang LI, Xiangchun ZHENG, Huashan YIN, et al. Application of big data technology in precise prevention and control of epidemic situation[J]. Big Data Research, 2021, 7(1): 2021009-1. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2021009.

摘要

以X市为例，针对超大城市的实际情况，基于大数据处理和分析方法，提出了基于“四标四实”数据建设疫情防控大数据库，并通过大数据技术辅助疫情防控的思路，建立了一套疫情态势实时感知、人员精准管控、企业精准帮扶的系统，对该系统中的数据建设状况和采用的关联规则挖掘算法、基于期望最大化概率聚类的感染预警机制和基于文本挖掘的非结构化数据利用策略等具体技术手段做了详细分析。该系统节约基层人力十余万小时、准确定位并跟踪到了重点人群上万人，为阻断疫情感染、提升企业复工复产率、减少经济损失起到了巨大作用，对各地通过大数据技术辅助疫情防控具有较大的借鉴意义。

Abstract

Taking City X as an example

based on the actual situation of a mega-city

big data processing and analysis methods

a large database for epidemic situation prevention and control based on “four standards and four realities” data was built. And through big data technology

to assist epidemic situation prevention and control

a system of real-time awareness of the epidemic situation

precise personnel control

and precise enterprise assistance was built. The specific technical methods were analyzed in detail

such as the data construction status in the system

the association rule mining algorithm adopted

the infection warning mechanism based on expectation maximum probability clustering

and the unstructured data utilization strategy based on text mining. The system approximately saved more than 100 000 hours for country cadres

precisely located and traced tens of thousands of susceptible people who were focused

had played a huge role in blocking epidemic infection

elevating the rate of production resumption

and reducing economic losses

therefore it has a reference significance for all parts of the country.

关键词

Keywords

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