《中国人工智能学会通讯》——12.13 动态接触追踪
12.13 动态接触追踪 上述工作大都只关注建模接触行为的静态属性，如接触对象（和谁接触）、接触场景（在哪接触）、接触频率和接触时长等。换言之，这些工作假设个体的接触模式静止不变。然而，在现实世界中，人的接触行为常常随时间变化，呈现出不同的时空模式。例如，接触行为会随着天气和季节呈周期性变化；接触行为在工作日、周末、假期会有明显不同；在疾病爆发期间，个体会调整自身的接触行为，如减少出行或戴口罩出....
《中国人工智能学会通讯》——12.12 群体接触追踪
12.12 群体接触追踪 为了克服细粒度个体接触数据难以获取的困难，近年来，能够刻画人口异构特征，并能建模流行病传播动力学的复合群体模型（见图 4）正日益受到关注。这类模型不仅具备模拟传播过程的能力，还能刻画更大规模人口的接触结构。复合群体模型将人口按年龄属性或者空间位置划分为若干亚人群(meta-population)，使得同一亚人群中的个体具有相似的生物学特性（如易感性、传染力、潜伏期、恢复....
《中国人工智能学会通讯》——12.11 个体接触追踪
12.11 个体接触追踪 该类方法通过记录个体接触的时间、地点、接触频率、持续时间等详细信息来构建细粒度的“个体到个体”接触网络。目前常用的接触信息记录手段是调查问卷[6] 、无线通信和无线传感。图 2 示出了两种常用的个体接触追踪方法。 2012 年，Potter 等人采用问卷调查方法研究了某高中 1 074 名学生的接触行为，根据接触时间长度和接触频率等信息构建出局部校园的接触网络，并基于该....
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