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DBSCAN算法的学校新冠肺炎数据采集云平台设计
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摘?要：自全国新型冠状病毒感染的肺炎疫情出现以来，在教育主管部门指导下，各学校防疫工作科学有序开展。面对爆发增长的病例数字，如何快速、准确地收集校学生健康状况数据是防疫工作的重中之重。师生出行或状态状况等数据若采用传统的微信群、QQ群收集方式会导致时间久、效率低，而且难免错漏。利用信息化平台发布填写任务，能够让师生在规定时间内填写当天健康信息、历史出行记录、家庭成员健康状况等。对于海量的数据，通过手工筛选问题数据工作量巨大。平台基于DBSCAN算法对海量数据进行分析，找出孤立点，挖掘异常数据，减少数据筛选工作量，提高定位精度，助力学校疫情防控。系统在湖北、江苏、安徽、江西、广东和河北等百所学校进行了使用，产生了良好的社会效益和经济效益。
关键词：新冠肺炎;数据采集;云平台设计;DBSCAN算法;疫情防控;数据筛选
中图分类号：TN919?34??????????????文献标识码：A???????????文章编号：1004?373X（2020）24?0117?04
DesignofschoolCOVID?19dataacquisitioncloudplatformbasedonDBSCANalgorithm
SUNCaiyun
（CollegeofElectronicInformationEngineering，NanjingUniversityofInformationScienceTechnology，Nanjing210044，China）
Abstract：SincetheoutbreakofCOVID?19inChina，theepidemicpreventionworkinschoolshasbeencarriedoutscientificallyandorderlyundertheguidanceofthe?competentauthoritiesforeducation.Inthefaceoftheincreasingnumberofthecases，howtoquicklyandaccuratelycollectthehealthdataofschoolstudentsisthetoppriorityofepidemicpreventionwork.IfthetraditionalWeChatgroupandQQgroupareusedtocollectthedataoftravelconditionorstatusquoofteachersandstudents，itwillleadtoalongtimeconsumption，lowefficiency，andinevitableerrorsandomissions.Theinformationplatformisusedtoreleasethefillingtask，sothatteachersandstudentscanfillintheformsoftheirhealthinformation，historicaltravelrecords，andhealthstatusoftheirfamilymemberswithinthespecifiedtime.Formassivedata，theworkloadofmanuallyfilteringproblemdataishuge.The?platformisbasedonDBSCANalgorithmtoanalyzemassivedata，soastofindouttheisolatedpoint，minetheabnormaldata，reducetheworkloadofdatascreening，improvethepositioningaccuracy，andhelpepidemicpreventionandcontrolofschools.ThesystemhasbeenusedinhundredsofschoolsinHubei，Jiangsu，Anhui，Jiangxi，Guangdon
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