一种利用维基百科数据估计流感样症状患病率的通用方法
计算机与社会
2021-10-18 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
流感是一种急性季节性呼吸道传染病，影响全球数百万人，仅在欧洲就导致数千人死亡。能够快速可靠地估计某种疾病对特定国家的影响，对于规划和组织有效的应对措施至关重要，而如今通过利用网络搜索和访问等非传统数据源已可实现这一点。在本研究中，我们展示了利用一组选定条目的维基百科页面浏览量信息以及机器学习模型，来准确估计意大利、德国、比利时和荷兰四个欧洲国家流感样疾病发病率的可行性。我们提出了一种基于两种算法（Personalized PageRank 和 CycleRank）的新型语言无关方法，可在无需专家监督的情况下自动选择最相关的待监测维基百科页面。随后，我们通过与既往方案比较，展示了我们的模型如何达到最先进的（state-of-the-art）结果。
引用
@article{arxiv.2010.14903,
title = {A general method for estimating the prevalence of Influenza-Like-Symptoms with Wikipedia data},
author = {Giovanni De Toni and Cristian Consonni and Alberto Montresor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14903},
year = {2021}
}