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龙图腾网恭喜平安国际智慧城市科技股份有限公司申请的专利传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114420308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210082432.6，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质是由杨修远设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域及数字医疗领域，具体公开了一种传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的用户信息，所述用户信息包括：身份信息、传染病状态信息、社交关系信息和行动轨迹信息；根据所述身份信息、所述传染病状态信息、所述社交关系信息和所述行动轨迹信息生成网络图和特征矩阵；利用预先训练好的预测神经网络模型分析所述网络图和所述特征矩阵，生成传染病的传播路径的预测数据；根据所述预测数据，生成健康预警信息，并输出所述健康预警信息。基于该方法，能够实现对传染环境中的用户的感染状态进行预测，避免出现大范围的感染造成的人员健康损失。

本发明授权传染病的传播路径分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种传染病的传播路径分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的用户信息，所述用户信息包括：身份信息、传染病状态信息、社交关系信息和行动轨迹信息；根据所述身份信息、所述传染病状态信息、所述社交关系信息和所述行动轨迹信息生成网络图和特征矩阵，包括：将身份信息映射成为网络图，在网络图中生成多个网络节点，每个网络节点对应一个用户；根据社交关系信息和行动轨迹信息，生成网络节点之间的边；对传染病状态信息、社交关系信息和行动轨迹信息进行编码，生成三个特征矩阵，分别为传染病状态矩阵、社交关系矩阵和行动轨迹矩阵；利用预先训练好的预测神经网络模型分析所述网络图和所述特征矩阵，生成传染病的传播路径的预测数据；其中，所述预测神经网络模型包括传播层和预测层，所述传播层为基于网页排名算法生成的，所述预测层为基于图卷积神经网络模型生成的；获取所述预测神经网络模型的方法还包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多名感染者的用户信息；根据多名感染者的用户信息生成训练网络图和训练特征矩阵；将训练网络图和训练特征矩阵输入预测神经网络模型进行训练，得到预测神经网络模型；搭建预测层使用的图卷积神经网络模型的主要计算公式为： 其中，Agg代表聚合运算，l=0,1,2,…,是当前所在层数，是输入特征向量矩阵，是一个可学习的参数矩阵，是一个带自环的邻接矩阵，是社交关系邻接矩阵，是行动轨迹邻接矩阵，是的度矩阵，是拉普拉斯矩阵的正则化形式，k表示网络节点对应的邻接节点；Concat函数将社交和距离获取的隐藏向量进行连接；是社交关系特征向量，是行动轨迹特征向量，是预测向量矩阵；根据所述预测数据，生成健康预警信息，并输出所述健康预警信息。

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