[发明专利]基于大数据和云计算的数据处理方法及大数据服务平台

权利要求书

1.基于大数据和云计算的数据处理方法，其特征在于，包括步骤：

S1、从全国疫情数据库中获取所有感染病例在其感染日之前的一个潜伏期内的第一身体特征和第一出行轨迹；

S2、将所述第一出行轨迹中感染日在所述感染病例接触之前的接触用户作为第一接触用户，在所述第一出行轨迹与所述第一接触用户的第一接触地点和第一接触时间上绑定所述第一接触用户以及所述第一接触用户在接触时的第一感染时长；

S3、将与所述感染病例在其感染日之后所接触且在接触之后的至少一个潜伏期之后的检测结果依旧为正常的接触用户作为未感染用户，根据所述感染病例的数量随机获取对应数量的未感染用户，在所获取的每一个未感染用户的第一时间区间内的第二出行轨迹上与所接触的感染病例的第二接触地点和第二接触时间上绑定所接触的感染病例以及所接触的感染病例在接触时的第二感染时长；

S4、将每一个所述感染病例的所述第一身体特征以及绑定了第一接触用户和第一感染时长的第一出行轨迹作为一个输入数据并将其的输出数据标识为已感染之后加入至数据集中，将所获取的每一个未感染用户的第二身体特征以及绑定了所接触的感染病例和第二感染时长的第二出行轨迹也作为一个输入数据并将其的输出数据标识为未感染之后加入至数据集中，通过所述数据集训练一卷积神经网络模型，以得到训练好后的感染预测模型；

S5、获取待识别人群集合中每一个待识别用户在一个潜伏期内的第三身体特征和第三出行轨迹；

S6、从全国疫情数据库中获取与所述第三出行轨迹有交叉的第二接触用户，在所述第三出行轨迹与所述第二接触用户的第三接触地点和第三接触时间上绑定所述第二接触用户以及所述第二接触用户与待识别用户接触时的第三感染时长，所述第二接触用户为感染病例；

S7、通过云计算将所述待识别人群集合中每一个待识别用户的第三身体特征以及绑定了第二接触用户和第三感染时长的第三出行轨迹作为输入数据输入到感染预测模型，以得到所述待识别人群集合中每一个待识别用户的感染预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于大数据和云计算的数据处理方法，其特征在于，所述数据集中每一个所述感染病例都标记有在对应传播链上的序号以及与传染源的接触类别；

所述步骤S6中与所述第三出行轨迹有交叉的第二接触用户具体为：与所述第三出行轨迹有直接交叉或者间接交叉的第二接触用户；

所述步骤S7中通过云计算将所述待识别人群集合中每一个待识别用户的第三身体特征以及绑定了第二接触用户和第三感染时长的第三出行轨迹作为输入数据输入到感染预测模型具体为：通过云计算将所述待识别人群集合中每一个待识别用户的第三身体特征以及绑定了第二接触用户、第三感染时长、所述第二接触用户在对应传播链上的序号以及所述待识别用户与所述第二接触用户的接触类别的第三出行轨迹作为输入数据输入到感染预测模型。

3.根据权利要求2所述的基于大数据和云计算的数据处理方法，其特征在于，所述第一时间区间为与对应的感染病例在接触后的一个潜伏期；

若所述未感染用户在对应的传播链过程中与两个以上所述感染病例的接触，则所述第一时间区间包括所接触的每一个感染病例在接触后的一个潜伏期，且所述步骤S4中与所述第二出行轨迹绑定的是所有所述感染病例。

4.根据权利要求1至3任一所述的基于大数据和云计算的数据处理方法，其特征在于，所述感染病例包括确诊病例以及无症状感染者。

5.根据权利要求1至3任一所述的基于大数据和云计算的数据处理方法，其特征在于，若所述感染病例在对应检测过程中出现过假阴性，则所述数据集中的所述感染病例还对应标记假阴性以及出现假阴性的样本采集日与第一接触用户的接触日。