一种利用智能手机通过众包进行 COVID-19 患者接触的追踪模型
计算机与社会
2021-12-03 v1
摘要
由于 COVID-19 的爆发，全球已有数百万人死亡。全球研究人员正共同努力并面临诸多挑战，以研制出合适的疫苗来预防这种传染性病毒。因此，在本研究中，设计了一个系统，该系统能够通过传播关于 COVID-19 感染患者所在区域的意识来充分阻止 COVID-19 的爆发。该模型被制定为基于位置的 COVID-19 患者识别，使用移动众包。在该系统中，政府将更新关于感染 COVID-19 患者的信息。它将通知脆弱区域中的其他用户保持 6 英尺或 1.8 米的距离以确保安全。我们利用 Haversine 公式和圆形公式来生成不安全区域。已收集一万条有效信息以支持本研究的结果。该算法每次用 10 个测试用例进行测试，且数据集每次增加 1000。该算法的运行时间呈线性增长。因此，我们可以说所提出的算法可以在多项式时间内运行。算法的正确性也经过了测试，发现所提出的算法是正确且高效的。我们还实现了该系统，并通过收集用户反馈对应用进行了评估。因此，人们可以使用我们的系统使自己保持在安全区域并降低 COVID 患者的比率。
引用
@article{arxiv.2112.01244,
title = {A Crowdsourced Contact Tracing Model to Detect COVID-19 Patients using Smartphones},
author = {Linta Islam and Mafizur Rahman and Nabila Ahmad and Tasnia Sharmin and Jannatul Ferdous Sorna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01244},
year = {2021}
}