应用于疫情防控的信息管理方法及数字化设备与流程

1.本技术涉及信息处理技术领域，特别涉及应用于疫情防控的信息管理方法及数字化设备。


背景技术：

2.随着公共卫生事件（比如流感、新冠疫情）的持续和起伏，常态化的疫情防控是保障经济发展和人们身心安全的关键。数字化时代下的技术为智能化防控处理提供了一定支持，比如各地区的健康码、通信码等技术。然而当下的需求已经逐渐从及时、精准防控转移到预防、提前部署，而高质量的预防、提前部署的关键在于对人员的流调分析，但是发明人经研究和分析发现，鲜有技术能够高质量地实现流调信息/流调数据的分析。


技术实现要素：

3.为改善相关技术中存在的技术问题，本技术提供了应用于疫情防控的信息管理方法及数字化设备。
4.根据本技术的一方面，提供了一种应用于疫情防控的信息管理方法，应用于数字化设备，所述方法至少包括：获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合；利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合；利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合。
5.应用于本技术实施例，通过获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合，利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合，并利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合，这样通过流调时空信息抽取获得的第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，流调轨迹处理所需要的资源开销能够得到一定程度的缓解，如此，可以快速地实现流调轨迹分析，继而快速准确地得到第一疫情防控流调报告集合，鉴于该第一疫情防控流调报告集合是基于第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全得到的，因而可以尽可能完整地反映不同流调轨迹在后期可能出现的流调趋势，从而为后续的流调分析提供准确可信的依据。
6.对于一些可选的示例而言，在所述获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合之后，所述方法还包括：利用所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二疫情防控流调报告集合；利用所述第一疫情防控流调报告集合和所述第二疫情防控流调报告集合，
获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
7.应用于本技术实施例，通过利用所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二疫情防控流调报告集合，并利用所述第一疫情防控流调报告集合和所述第二疫情防控流调报告集合，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，这样可以利用尽可能完整准确的疫情防控流调报告信息进行流调分析，继而保障流调分析的完整性和可信度。
8.对于一些可选的示例而言，所述获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合，包括：对收集到的第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一时空流调分布集合；对所述第一时空流调分布集合进行知识集转换，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合；其中，所述第一时空流调分布集合包括时空流调层面的稀疏特征集合，所述第一流调时空知识关系网集合包括时空流调层面的下采样特征集合，知识集转换用于基于设定的映射规则将所述稀疏特征集合变换为所述下采样特征集合。
9.应用于本技术实施例，通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换，可以保障流调特征的精简程度，获得较为精简的第一流调时空知识关系网集合用作流调轨迹分析。通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换进行流调时空信息抽取，能够显著减少数字化设备的处理压力。通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换进行流调时空信息抽取，能够提高流调时空信息抽取的时效性。
10.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合，包括：将所述第一流调时空知识关系网集合传入第一局部时空趋势分析策略，通过所述第一局部时空趋势分析策略输出所述第一流调时空知识关系网集合匹配的第二流调时空知识关系网集合；其中，所述第一局部时空趋势分析策略为图卷积神经网络或者时空神经网络，第一局部时空趋势分析策略用于对第一流调时空知识关系网集合进行预测处理，以实现流调时空知识关系网的挖掘分析和前瞻性分析，还用于实现针对知识特征层面的预测处理。
11.应用于本技术实施例，通过第一局部时空趋势分析策略利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合，这样可以保障流调轨迹分析的质量。
12.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合，包括：利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合；基于所述第二时空流调分布集合进行时空流调文本生成，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合。
13.应用于本技术实施例，通过利用第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全得到第二时空流调分布集合，并基于第二时空流调分布集合进行时空流调文本生成，能够将第二流调时空知识关系网集合中的各流调时空知识关系网分别补全为与第一公共卫生流调数据集合中的疫情防控流调报告规模一致的疫情防控流调报告。
14.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合，包括：通过可调参量的知识处理单元对所述第二流调时空知识关系网集合进行持续性更新，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合。
15.应用于本技术实施例，通过基于可调参量的知识处理单元对所述第二流调时空知识关系网集合进行持续性更新，可以高效确定出所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合，这样可以提升流调轨迹分析的时效性。
16.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二疫情防控流调报告集合，包括：将所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据传入第二局部时空趋势分析策略，通过所述第二局部时空趋势分析策略输出所述局部公共卫生流调数据匹配的第二疫情防控流调报告集合；其中，所述第二局部时空趋势分析策略为图卷积神经网络或者时空神经网络，所述第二局部时空趋势分析策略用于实现流调数据层面的流调预测估计处理，用于基于所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行时空趋势预测分析。
17.应用于本技术实施例，通过第二局部时空趋势分析策略对所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行处理，获得第二疫情防控流调报告集合，这样能够确定出后期流调轨迹分析所需的高质量疫情防控流调报告信息，从而基于第二疫情防控流调报告集合和第一疫情防控流调报告集合得到流调分析结果，可以保障流调轨迹分析的质量。
18.对于一些可选的示例而言，所述局部公共卫生流调数据包括所述第一公共卫生流调数据集合中实时收集到的u个公共卫生流调数据，其中，u为正整数，所述第一公共卫生流调数据集合中的公共卫生流调数据的数目不低于u。
19.应用于本技术实施例，通过基于第一公共卫生流调数据集合中实时收集到的u个公共卫生流调数据进行流调轨迹处理，可以保障流调轨迹分析的精度和可信度。
20.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第一疫情防控流调报告集合和所述第二疫情防控流调报告集合，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，包括：对所述第一疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的第一关键流调事件；对所述第二疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防控流调报告集合匹配的第二关键流调事件；利用所述第一关键流调事件和所述第二关键流调事件进行第一整理操作，获得第一交叉型流调事件；利用所述第一交叉型流调事件，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
21.应用于本技术实施例，通过结合从第一疫情防控流调报告集合提取的第一关键流调事件与从第二疫情防控流调报告集合提取的第二关键流调事件，可以借助尽可能完整的疫情防控流调报告信息进行流调分析，继而保障流调轨迹分析的精度和可信度。
22.对于一些可选的示例而言，所述利用所述第一交叉型流调事件，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，包括：对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题；利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
23.应用于本技术实施例，通过对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题，并利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以避免流调细节信息的损失，继而保障流调轨迹分析的完整性。此外，通过进行事件主题识别操作，能够保障策略优化的效率。
24.对于一些可选的示例而言，所述第一交叉型流调事件包括多个安全状态的事件；所述利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，包括：对最高安全状态的第一交叉型流调事件进行第二整理操作，获得第二交叉型流调事件；利用所述第二交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
25.应用于本技术实施例，通过对最高安全状态的第一交叉型流调事件进行第二整理操作，获得第二交叉型流调事件，利用所述第二交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，这样可以保障已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合的精度。
26.对于一些可选的示例而言，所述第一交叉型流调事件包括多个安全状态的事件；所述对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题，包括：对最低安全状态的第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题。
27.应用于本技术实施例，通过对最低安全状态的第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题，利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以避免流调细节信息的损失，继而保障流调轨迹分析的完整性。
28.对于一些可选的示例而言，所述对所述第一疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的第一关键流调事件，包括：对所述第一疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的具有不同安全状态的第一关键流调事件；所述对所述第二疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防控流调报告集合匹配的第二关键流调事件，包括：对所述第二疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防控流调报告集合匹配的具有不同安全状态的第二关键流调事件；所述利用所述第一关键流调事件和所述第二关键流调事件进行第一整理操作，获得第一交叉型流调事件，包括：对于多个安全状态中的其中一个安全状态，根据该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件。
29.应用于本技术实施例，通过对第一疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，可以得到第一疫情防控流调报告集合匹配的多安全状态的第一关键流调事件；通过对第二疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，可以得到第二疫情防控流调报告集合匹配的多安全状态的第二关键流调事件。这样一来，通过对第一疫情防控流调报告集合和第二疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，可以得到尽可能完整的疫情防控流调报告信息。借助多安全状态的第一关键流调事件和多安全状态的第二关键流调事件进行第一整理操作，能够得到多安
全状态的第一交叉型流调事件。根据多安全状态的第一交叉型流调事件，能够输出更加精准可靠的第三疫情防控流调报告集合。
30.对于一些可选的示例而言，所述根据该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件，包括：在该安全状态不是最高安全状态的情况下，对该安全状态下的第一关键流调事件、该安全状态下的第二关键流调事件和该安全状态下的下一安全状态的第一交叉型流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件；在该安全状态是最高安全状态的情况下，对该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件。
31.应用于本技术实施例，可以对不同安全状态下的关键流调事件进行联动分析处理，获得获得携带更多流调细节信息的第一交叉型流调事件。
32.根据本技术的一方面，提供了一种数字化设备，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述方法。
33.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
附图说明
34.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并于说明书一起用于解释本技术的原理。
35.图1是本技术实施例提供的一种数字化设备的硬件结构示意图。
36.图2是本技术实施例提供的一种应用于疫情防控的信息管理方法的流程示意图。
37.图3是本技术实施例提供的一种应用于疫情防控的信息管理装置的框图。
具体实施方式
38.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
39.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
40.本技术实施例所提供的方法实施例可以在数字化设备、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在数字化设备上为例，图1是本技术实施例的实施应用于疫情防控的信息管理方法的数字化设备的硬件结构框图。如图1所示，数字化设备10可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述数字化设备10还可以包括用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述数字化设备10的结构造成限定。例如，数字化设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
41.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的应用于疫情防控的信息管理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数字化设备10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
42.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括数字化设备10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（network interface controller，简称为nic），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（radio frequency，简称为rf）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
43.为解决背景技术存在的技术问题，请结合图2，图2是本技术实施例所提供的一种应用于疫情防控的信息管理方法的流程示意图，应用于数字化设备，该方法具体可以包括如下步骤所描述的技术方案。
44.步骤10、获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合。
45.在本技术实施例中，第一公共卫生流调数据集合可以是数字化设备与疫情防控系统在交互过程中所生成的一系列公共卫生信息所组成的集合，比如：测温数据、人员身份登记数据、人员途经地数据（比如，人员a途经xxx酒店的时间为12：00，人员a在xxx健身房停留的时间为12：30-13：30，人员a从xxx健身房到xxx超市途经yyy1街道、yyy2街道、zzz1路口以及zzz2路口，人员a在xxx超市停留的时间为14：30-15：30等），此外，公共卫生流调数据的获取可以在获得用户授权之后执行，在此不作限定。
46.进一步地，而对第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取可以理解为对第一公共卫生流调数据集合进行关键特征提取处理，比如多维时空特征。相应的，多维时空特征可以理解为空间层面（途经地、途径路线等）的特征信息、时序层面（途径时间等）的特征信息。进一步的，第一流调时空知识关系网集合可以理解为时空特征信息分布情况，可以通过矩阵的形式进行表示。第一流调时空知识关系网集合还可以通过知识图谱的形式进行表示。
47.在一种可能的实施例中，步骤10所记录的所述获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合，示例性的可以包括如下内容步骤101和步骤102。
48.步骤101、对收集到的第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一时空流调分布集合。
49.在本技术实施例中，对收集到的第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别可以理解为对第一公共卫生流调数据集合进行特征字段提取，以获得第一时空流调分布集合。而第一时空流调分布集合可以理解为维度较低且特征识别度较高的时空特征信息。
50.步骤102、对所述第一时空流调分布集合进行知识集转换，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合。
51.在本技术实施例中，对第一时空流调分布集合进行知识集转换可以理解为对第一时空流调分布集合进行特征信息映射转换处理。举例而言，第一时空流调分布集合可以是时空流调层面的稀疏特征集合，而第一流调时空知识关系网集合可以是时空流调层面的下采样特征集合，而知识集转换可以进一步理解为基于设定的映射规则将第一时空流调分布集合对应的稀疏特征集合变换为第一流调时空知识关系网集合对应的下采样特征集合，这样可以在保障第一流调时空知识关系网集合的特征识别度的前提下尽可能减少第一流调时空知识关系网集合的维度和规模，提高后续对第一流调时空知识关系网集合的处理效率。
52.应用以上步骤101和步骤102所记录的实施例，通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换，可以保障流调特征的精简程度，获得较为精简的第一流调时空知识关系网集合用作流调轨迹分析。通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换进行流调时空信息抽取，能够显著减少数字化设备的处理压力。通过对第一公共卫生流调数据集合进行时空流调字段识别和知识集转换进行流调时空信息抽取，能够提高流调时空信息抽取的时效性。
53.步骤12、利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合。
54.在本技术实施例中，利用第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理可以理解为对第一流调时空知识关系网集合进行预测，以得到第二流调时空知识关系网集合。进一步的，第二流调时空知识关系网集合同样可以理解为时空特征信息分布情况。
55.在一些可能的实施例中，步骤12所记录的利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合，示例性的可以包括如下内容：将所述第一流调时空知识关系网集合传入第一局部时空趋势分析策略，通过所述第一局部时空趋势分析策略输出所述第一流调时空知识关系网集合匹配的第二流调时空知识关系网集合。
56.在本技术实施例中，局部时空趋势分析策略可以理解为神经网络模型（比如gcn（图卷积神经网络）或者时空神经网络）中的子网络/局部网络。进一步地，第一局部时空趋势分析策略用于对第一流调时空知识关系网集合进行预测处理，以实现流调时空知识关系网的挖掘分析和前瞻性分析，从而得到后续可能出现的第二流调时空知识关系网集合。此外，第一局部时空趋势分析策略还可以用于实现流调轨迹在时空域层面的后续趋势预测估计。更进一步地，第一局部时空趋势分析策略用于实现针对知识特征层面的预测处理。如此一来，可以保障流调轨迹分析的质量。
57.步骤14、利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合。
58.在本技术实施例中，利用第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全可以理解为对第二流调时空知识关系网集合进行相关流调信息的扩展和完善，从而基于第二流调时空知识关系网集合对应的精简之后的时空特征得到尽可能完整准确的疫情防控流调报告。因此，就本技术实施例而言，第一疫情防控流调报告集合中的第一疫情防控流调报告可
以用于记录预测得到的流调轨迹或者流调信息，从而预测相关人员的可能出现的流调趋势。
59.在一些可能的实施例中，步骤14所记录的所述利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合，示例性的可以包括如下内容步骤141和步骤142。
60.步骤141、利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合。
61.在一些可能的实施例中，步骤141所记录的所述利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合，示例性的可以包括如下内容：通过可调参量的知识处理单元对所述第二流调时空知识关系网集合进行持续性更新，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合。
62.在本技术实施例中，可调参量的知识处理单元可以理解为特征激活策略。对第二流调时空知识关系网集合进行持续性更新可以理解为对第二流调时空知识关系网集合进行循环迭代处理。由此，应用于以上实施例，通过基于可调参量的知识处理单元对所述第二流调时空知识关系网集合进行持续性更新，可以高效确定出所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第二时空流调分布集合，这样可以提升流调轨迹分析的时效性。
63.步骤142、基于所述第二时空流调分布集合进行时空流调文本生成，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合。
64.在本技术实施例中，时空流调文本生成可以理解理解为时空流调报告的完善处理（比如按照完整报告的模式进行相关的语言段落组织）。
65.应用以上步骤141和步骤142所记录的实施例，通过利用第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全得到第二时空流调分布集合，并基于第二时空流调分布集合进行时空流调文本生成，能够将第二流调时空知识关系网集合中的各流调时空知识关系网分别补全为与第一公共卫生流调数据集合中的疫情防控流调报告规模一致的疫情防控流调报告。
66.应用以上实施，应用于本技术实施例，通过获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合，利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合，并利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合，这样通过流调时空信息抽取获得的第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，流调轨迹处理所需要的资源开销能够得到一定程度的缓解，如此，可以快速地实现流调轨迹分析，继而快速准确地得到第一疫情防控流调报告集合，鉴于该第一疫情防控流调报告集合是基于第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全得到的，因而可以尽可能完整地反映不同流调轨迹在后期可能出现的流调趋势，从而为后续的流调分析提供准确可信的依据。
67.在一种可能的实施例中，在所述获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合之后，该方法还可以包括如下步骤16和步骤18所记录的内容。
68.步骤16、利用所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行流
调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二疫情防控流调报告集合。
69.在本技术实施例中，局部公共卫生流调数据可以理解为第一公共卫生流调数据集合中的部分公共卫生流调数据。
70.在一种可能的实施例中，步骤16所记录的所述利用所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二疫情防控流调报告集合，示例性的可以包括如下内容：将所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据传入第二局部时空趋势分析策略，通过所述第二局部时空趋势分析策略输出所述局部公共卫生流调数据匹配的第二疫情防控流调报告集合。
71.在一些可能的示例下，第二局部时空趋势分析策略与第一局部时空趋势分析策略都可以为神经网络中的子网络或者局部网络，第二局部时空趋势分析策略为gcn（图卷积神经网络）或者时空神经网络。进一步地，第一局部时空趋势分析策略侧重于知识特征层面的流调预测估计处理，与第一局部时空趋势分析策略的功能存在差异，第二局部时空趋势分析策略侧重于流调数据层面的流调预测估计处理，用于基于所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行时空趋势预测分析。换言之，第二局部时空趋势分析策略可以直接基于流调数据进行流调轨迹处理而非基于流调时空知识关系网进行流调轨迹处理。
72.应用于以上实施例，通过第二局部时空趋势分析策略对所述第一公共卫生流调数据集合中的局部公共卫生流调数据进行处理，获得第二疫情防控流调报告集合，这样能够确定出后期流调轨迹分析所需的高质量疫情防控流调报告信息，从而基于第二疫情防控流调报告集合和第一疫情防控流调报告集合得到流调分析结果，可以保障流调轨迹分析的质量。
73.在一种可能的实施例中，所述局部公共卫生流调数据包括所述第一公共卫生流调数据集合中实时收集到的u个公共卫生流调数据，其中，u为正整数，所述第一公共卫生流调数据集合中的公共卫生流调数据的数目不低于u。
74.在一种可能的实施例中，所述利用所述第一疫情防控流调报告集合和所述第二疫情防控流调报告集合，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以包括如下步骤21-步骤24。
75.步骤21、对所述第一疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的第一关键流调事件。
76.在本技术实施例中，对第一疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘可以理解为对第一疫情防控流调报告集合进行疫情防控特征信息挖掘，以得到第一关键流调事件。进一步的，第一关键流调事件可以理解为关键事件特征。
77.步骤22、对所述第二疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防控流调报告集合匹配的第二关键流调事件。
78.步骤23、利用所述第一关键流调事件和所述第二关键流调事件进行第一整理操作，获得第一交叉型流调事件。
79.在本技术实施例中，利用第一关键流调事件和第二关键流调事件进行第一整理操作可以是对第一关键流调事件和第二关键流调事件进行融合处理/合并处理等，以获得第一交叉型流调事件。而交叉型流调事件可以理解为融合流调事件。
80.步骤24、利用所述第一交叉型流调事件，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
81.应用以上步骤21-步骤24所记录的实施例，通过结合从第一疫情防控流调报告集合提取的第一关键流调事件与从第二疫情防控流调报告集合提取的第二关键流调事件，可以借助尽可能完整的疫情防控流调报告信息进行流调分析，继而保障流调轨迹分析的精度和可信度。
82.在一些可能的实施例中，步骤24所记录的所述利用所述第一交叉型流调事件，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以包括如下步骤241和步骤242。
83.步骤241、对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题。
84.步骤242、利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
85.应用以上步骤241和步骤242所记录的实施例，通过对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题，并利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以避免流调细节信息的损失，继而保障流调轨迹分析的完整性。此外，通过进行事件主题识别操作，能够保障策略优化的效率。
86.在一些可能的实施例中，所述第一交叉型流调事件包括多个安全状态的事件。基于此，步骤242所记录的所述利用所述第一交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，可以包括如下内容：对最高安全状态的第一交叉型流调事件进行第二整理操作，获得第二交叉型流调事件；利用所述第二交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
87.应用以上实施例，通过对最高安全状态的第一交叉型流调事件进行第二整理操作，获得第二交叉型流调事件，利用所述第二交叉型流调事件和所述流调事件行为主题，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合，这样可以保障已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合的精度。
88.在一些可能的实施例中，以上所记录的所述第一交叉型流调事件包括多个安全状态的事件；所述对所述第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题，可以包括如下内容：对最低安全状态的第一交叉型流调事件进行事件主题识别操作，获得流调事件行为主题。如此，可以避免流调细节信息的损失，继而保障流调轨迹分析的完整性在一种可能的实施例中，所述对所述第一疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的第一关键流调事件，可以包括如下内容：对所述第一疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，获得所述第一疫情防控流调报告集合匹配的具有不同安全状态的第一关键流调事件。
89.基于此，所述对所述第二疫情防控流调报告集合进行关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防控流调报告集合匹配的第二关键流调事件，可以包括如下内容：对所述第二疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，获得所述第二疫情防
控流调报告集合匹配的具有不同安全状态的第二关键流调事件。
90.所述利用所述第一关键流调事件和所述第二关键流调事件进行第一整理操作，获得第一交叉型流调事件，可以包括如下内容：对于多个安全状态中的其中一个安全状态，根据该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件。
91.应用以上实施例，通过对第一疫情防控流调报告集合和第二疫情防控流调报告集合进行基于不同安全状态的关键流调事件挖掘，可以得到尽可能完整的疫情防控流调报告信息。借助多安全状态的第一关键流调事件和多安全状态的第二关键流调事件进行第一整理操作，能够得到多安全状态的第一交叉型流调事件。根据多安全状态的第一交叉型流调事件，能够输出更加精准可靠的第三疫情防控流调报告集合。
92.在一种可能的实施例中，所述根据该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件，可以包括如下内容：在该安全状态不是最高安全状态的情况下，对该安全状态下的第一关键流调事件、该安全状态下的第二关键流调事件和该安全状态下的下一安全状态的第一交叉型流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件；在该安全状态是最高安全状态的情况下，对该安全状态下的第一关键流调事件和该安全状态下的第二关键流调事件进行事件交叉处理，获得该安全状态下的第一交叉型流调事件。
93.应用以上实施例，可以对不同安全状态下的关键流调事件进行联动分析处理，获得获得携带更多流调细节信息的第一交叉型流调事件。
94.步骤18、利用所述第一疫情防控流调报告集合和所述第二疫情防控流调报告集合，获得已经过流调轨迹处理的第三疫情防控流调报告集合。
95.应用以上步骤16和步骤18所记录的实施例，可以利用尽可能完整准确的疫情防控流调报告信息进行流调分析，继而保障流调分析的完整性和可信度。
96.可以理解的是，上述技术方案通过借助ai技术进行流调特征提取，然后基于流调特征进行预测分析，从而可以快速得到相关的流调特征预测结果，然后尽可能实现流调趋势的准确可靠预测，为后期的防疫管控提供部分决策依据。比如，基于上述方案，可以结合第一公共卫生流调数据集合“用户ccc在fff1时段的的活动轨迹为写字楼-健身房-超市-住宅小区”，确定出第一疫情防控流调报告集合为“用户ccc在fff2时段的的活动轨迹可能为写字楼-健身房”，“用户ccc在fff3时段的的活动轨迹可能为-超市-住宅小区”fff1时段在fff2和fff3时段之前，这样可以快速实现流调数据的时空特征预测和分析。
97.在上述基础上，请结合图3，本技术还提供了一种应用于疫情防控的信息管理装置30框图，所述装置包括以下功能模块：信息抽取模块31，用于获取第一公共卫生流调数据集合并对所述第一公共卫生流调数据集合进行流调时空信息抽取，获得所述第一公共卫生流调数据集合匹配的第一流调时空知识关系网集合；轨迹处理模块32，用于利用所述第一流调时空知识关系网集合进行流调轨迹处理，获得已经过流调轨迹处理的第二流调时空知识关系网集合；数据补全模块33，用于利用所述第二流调时空知识关系网集合进行流调数据补全，获得所述第二流调时空知识关系网集合匹配的第一疫情防控流调报告集合。
98.进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
99.本领域技术人员公知的是，随着诸如大规模集成电路技术的电子信息技术的发展和软件硬件化的趋势，要明确划分计算机系统软、硬件界限已经显得比较困难了。因为，任何操作可以软件来实现，也可以由硬件来实现。任何指令的执行可以由硬件完成，同样也可以由软件来完成。对于某一机器功能采用硬件实现方案还是软件实现方案，取决于价格、速度、可靠性、存储容量、变更周期等非技术性因素。因此，对于电子信息技术领域的普通技术人员来说，更为直接和清楚地描述一个技术方案的方式是描述该方案中的各个操作。在知道所要执行的操作的情况下，本领域技术人员可以基于对所述非技术性因素的考虑直接设计出期望的产品。
100.本技术可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本技术的各个方面的计算机可读程序指令。
101.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、静态随机存取存储器（sram）、便携式压缩盘只读存储器（cd-rom）、数字多功能盘（dvd）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
102.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
103.用于执行本技术操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（isa）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网（lan）或广域网（wan）—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（fpga）或可编程逻辑阵列（pla），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本技术的各个方
面。
104.这里参照根据本技术实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
105.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
106.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
107.附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
108.以上已经描述了本技术的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本技术的范围由所附权利要求来限定。