本文關(guān)鍵詞：基于互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)的流感預(yù)警模型比較與優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 流感 搜索引擎 百度指數(shù) 預(yù)警模型 模型比較

【摘要】：流行性感冒是由流感病毒引起的急性呼吸道感染,也是一種傳染性強(qiáng)、傳播速度快的流行病。傳統(tǒng)流行病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源為手工收集的臨床數(shù)據(jù),對(duì)于報(bào)告新興疾病來(lái)說(shuō)有一定延遲。而對(duì)于突發(fā)疫情,實(shí)時(shí)反饋和快速響應(yīng)至關(guān)重要。利用開源的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)流行病趨勢(shì)是對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的有效補(bǔ)充,它可以提供關(guān)于疫情嚴(yán)重程度的早期預(yù)警并降低監(jiān)測(cè)費(fèi)用。2008年,Google發(fā)現(xiàn),搜索流感相關(guān)主題的人數(shù)與實(shí)際患有流感癥狀的人數(shù)之間存在著密切關(guān)系,他們依據(jù)這種數(shù)量關(guān)系提出了谷歌流感趨勢(shì),受到廣泛關(guān)注。在我國(guó),網(wǎng)民對(duì)搜索引擎的使用率可達(dá)到80%,其中國(guó)內(nèi)滲透率最高的綜合搜索引擎品牌為百度。在流感預(yù)警方面,雖然以往的研究對(duì)搜索引擎數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定程度上的應(yīng)用,但多數(shù)研究的數(shù)據(jù)源于谷歌,而少數(shù)利用百度搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行國(guó)內(nèi)流感預(yù)測(cè)的研究也并不系統(tǒng),且很少有學(xué)者專門比較各個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果并進(jìn)行模型優(yōu)化�；诖�,本文擬通過(guò)百度搜索數(shù)據(jù),分析中文網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞和我國(guó)流行性疾病監(jiān)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性,擬合并比較各種預(yù)測(cè)模型,探討利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)輔助流行病監(jiān)測(cè)的應(yīng)用可能。本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:(1)從信息行為、信息搜尋行為等理論概念出發(fā),對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與流感病例數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行探討,建立理論框架模型,認(rèn)為個(gè)體健康情況可能會(huì)激發(fā)其對(duì)健康信息的需求,從而進(jìn)一步驅(qū)使個(gè)體實(shí)施健康信息搜尋行為。(2)根據(jù)搜索數(shù)據(jù)與流感病例數(shù)的關(guān)聯(lián)框架圖,用范圍選詞法從流感預(yù)防、流感癥狀、流感治療和流感常用詞四個(gè)維度對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行初步篩選,得到79個(gè)初始搜索詞;然后利用互相關(guān),分析出初始搜索關(guān)鍵詞與流感病例數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系和時(shí)差關(guān)系,最后得到22個(gè)關(guān)鍵詞用于構(gòu)建模型。在實(shí)證研究的過(guò)程中,時(shí)差分析結(jié)果與本文給出的關(guān)聯(lián)框架大致相同,先行十周左右的關(guān)鍵詞內(nèi)容都和流感疫苗相關(guān),先行一周左右的關(guān)鍵詞多涉及到流感的癥狀表現(xiàn),而同步類關(guān)鍵詞多為常用搜索詞或治療方法,在一定程度上印證了理論基礎(chǔ)的可行性。(3)根據(jù)時(shí)差關(guān)系和模型原理的不同,擬合了8個(gè)模型,通過(guò)比較擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)效果,發(fā)現(xiàn)多元線性回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的擬合優(yōu)度,但擬合效果好并不一定代表預(yù)測(cè)精度準(zhǔn);主成分回歸模型雖然在理論上可以減少變量之間的共線性,但實(shí)踐證明無(wú)論是其擬合效果還是預(yù)測(cè)效果相對(duì)于多元回歸模型來(lái)說(shuō)都有所下降。(4)對(duì)僅基于搜索數(shù)據(jù)的模型進(jìn)行優(yōu)化,引入流感監(jiān)測(cè)的歷史信息,形成結(jié)合歷史信息與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)兩個(gè)變量的綜合模型。通過(guò)比較該優(yōu)化模型與僅基于歷史信息的時(shí)間序列模型、基于搜索數(shù)據(jù)的最優(yōu)模型,發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)和搜索數(shù)據(jù)包含的信息具有一定程度的互補(bǔ)性,聯(lián)合使用兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)具有最好的預(yù)測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】：流感 搜索引擎 百度指數(shù) 預(yù)警模型 模型比較
【學(xué)位授予單位】：南開大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R511.7
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 第一節(jié) 研究背景9-13
• 一、流行病與“流行病情報(bào)學(xué)”9-11
• 二、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)及搜索引擎的普及11-12
• 三、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在流行病監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用和影響12-13
• 第二節(jié) 研究意義、目的與內(nèi)容13-15
• 一、研究意義13-14
• 二、研究目的14
• 三、研究?jī)?nèi)容14-15
• 第三節(jié) 研究方法與技術(shù)路線15-17
• 一、研究方法15-16
• 二、技術(shù)路線16-17
• 第二章 文獻(xiàn)綜述17-24
• 第一節(jié) 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究17-20
• 一、經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究17-18
• 二、社會(huì)心理領(lǐng)域的應(yīng)用研究18-19
• 三、旅游管理領(lǐng)域的應(yīng)用研究19
• 四、消費(fèi)者行為領(lǐng)域的應(yīng)用研究19-20
• 第二節(jié) 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的流行病監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究20-24
• 一、流感監(jiān)測(cè)的應(yīng)用研究20-22
• 二、其它流行病監(jiān)測(cè)的應(yīng)用研究22-24
• 第三章 理論框架與模型原理24-34
• 第一節(jié) 理論基礎(chǔ)與框架24-26
• 第二節(jié) 關(guān)鍵詞選擇原理26-29
• 一、關(guān)鍵詞初選26-27
• 二、互相關(guān)分析27-29
• 第三節(jié) 預(yù)測(cè)模型原理29-34
• 一、一元線性回歸29-30
• 二、多元線性回歸30-31
• 三、主成分回歸31-32
• 四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型32-33
• 五、時(shí)間序列分析33-34
• 第四章 實(shí)證分析34-63
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)來(lái)源34-35
• 一、中國(guó)國(guó)家流感中心流感周報(bào)34
• 二、百度指數(shù)34-35
• 第二節(jié) 關(guān)鍵詞選擇結(jié)果35-40
• 一、關(guān)鍵詞初選結(jié)果35-38
• 二、互相關(guān)分析結(jié)果38-40
• 第三節(jié) 基于搜索數(shù)據(jù)的流感預(yù)警模型擬合與檢驗(yàn)40-51
• 一、一元線性回歸模型40-43
• 二、多元線性回歸模型43-46
• 三、主成份回歸模型46-50
• 四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型50-51
• 第四節(jié) 基于搜索數(shù)據(jù)的模型效果比較51-58
• 一、模型擬合效果比較52-54
• 二、模型預(yù)測(cè)能力比較54-58
• 第五節(jié) 優(yōu)化模型的建立與比較58-63
• 一、模型建立58-60
• 二、模型比較60-63
• 第五章 結(jié)論63-67
• 第一節(jié) 討論63-65
• 第二節(jié) 研究發(fā)現(xiàn)65-66
• 第三節(jié) 研究局限與未來(lái)展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-73
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果73

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