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基于异构数据的甲烷种群时空社会联系的建模和挖掘
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上传时间: 2021-03-04
详细说明：在流行期间，空间，时间和确定疾病传播的人口统计学模式受多种因素影响。 除了病理性的生理特性基因和宿主，宿主人群的社会交往， 考虑到个人的相互感染特征人口结构和各种社会活动对理解和进一步预测患病率也至关重要传染性疾病。 衡量社会交往的方法将在多大程度上控制了我们可以预测动态的程度在现实世界中的感染。 最新作品集中于他们的努力对静态社交联系的空间模式进行建模。 在这项工作中，我们解决了如何表征的问题并在传染病流行期间衡量动态的社会交往一个新颖的观点。 我们提出了一种基于流行病模型的张量去卷积框架来解决这个问题，其中社会交往的时空模式由张量的因子，可以通过张量发现整合流行病模型的反卷积程序来自丰富的数据类型，主要包括异构爆发监测，社会人口普查和生理数据从医疗报告。 以SIR模型为例， 理论上分析了所提出方法的有效性，并通过一系列严格的实验进行了实证验证综合数据和真实数据。
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