疫情数据智能分析平台

作者：曾奥涵 计算机科学与技术系

指导老师：唐杰 计算机科学与技术系

关键词：疫情，数据挖掘，可视化

摘要

本项目针对现有疫情数据平台存在的各类问题，搭建了一个疫情数据智能分析平台。该平台能整合疫情相关的各类数据，在可视化多个维度的疫情数据的基础之上，进一步对疫情数据进行分析，从而让用户能够直观全面的了解疫情，进一步为个人、企业、政府的复工复产提供参考。

平台动机

随着新型冠状肺炎病毒在全世界蔓延，与疫情相关的信息数量也在高速增长，不少机构推出了疫情可视化平台。然而，与疫情数据有关的权威数据源非常分散，缺乏统一的整合平台。其次，现有平台大多只展示疫情数据，数据种类非常单一，而且缺乏对疫情数据的分析，这就导致用户无法直观，全面的了解疫情。

因此，本作品希望构建一个疫情数据智能分析平台，在可视化多个维度的疫情数据的基础之上，进一步对疫情数据进行分析，从而让用户能够直观全面的了解疫情，进一步为个人、企业、政府的复工复产提供参考。

平台功能

平台的主体界面是一个可以交互的世界地图，平台主要包括四个功能：

1.疫情数据展示：我们使用语义相似度+人工匹配的方法，对爬取的多个数据源的疫情数据进行了整合，并在地图上加以显示。

2.疫情事件展示：我们收集疫情相关的的政府政策、新闻报道、学术研究，开发匹配算法将事件与地区坐标匹配，最终以气泡的形式显示在地图上。

3.疫情数据预测：我们根据国家/地区历史疫情数据，在SEIR 模型内的基础上引入大众防疫指数，并结合机器学习方法预测未来疫情趋势。

4.风险指数评估：地区的风险指数反映了该地区内疫情的严重程度，我们利用机器学习方法，综合考虑多维度数据评估地区风险指数。

此外，平台会实时更新所有数据，并且支持按照时间轴进行历史数据的查看，并可以按照时间自动播放。

平台成果

本平台自疫情期间上线以来，截止2020年9月10日，已经收集了200个国家/地区的细粒度疫情数据，包括疫情相关的事件 51588 条，吸引了 37,9538 次的访问总量。平台上线后，我们还将平台的所有代码以及收集到的所有数据在网上公开，希望能通过疫情数据的开放共享，助力疫情相关的学术研究。

该平台在五月份的校庆云科展上进行了展示，得到了在场的医学院张林琦教授的认可，借此机会我们与医学院的张琳琦教授、清华公共健康研究中心的程峰教授、社会学系的景军教授进行了合作与交流，期望完善平台功能，提升平台的专业性，充分发挥平台作用。