【摘 要】
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城市疫情监测在未来很长一段时间将成为一种常态化工作,以“健康码”为代表的空间数据成为当前研究疫情发展过程和辅助发现预测可能疫情的重要战略资源.对空间数据的加权聚类提取为解决空间数据挖掘所遭遇的海量、多源和高维挑战提供了新途径.对准确发现疫情可能爆发或具有高传播性的关键区域,准确获取疫情可能爆发的重点区域或感染区域的空间分布,满足于具有大数据特征的空间数据挖掘分析都具有更好的支持作用,驱动了城市疫情监测常态化工作的科学有效开展.
【机 构】
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东华理工大学 理学院;江西应用科技学院 国际商务分院,江西 南昌 330013
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城市疫情监测在未来很长一段时间将成为一种常态化工作,以“健康码”为代表的空间数据成为当前研究疫情发展过程和辅助发现预测可能疫情的重要战略资源.对空间数据的加权聚类提取为解决空间数据挖掘所遭遇的海量、多源和高维挑战提供了新途径.对准确发现疫情可能爆发或具有高传播性的关键区域,准确获取疫情可能爆发的重点区域或感染区域的空间分布,满足于具有大数据特征的空间数据挖掘分析都具有更好的支持作用,驱动了城市疫情监测常态化工作的科学有效开展.
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