基于大数据的社区流行病风险评估模型构建方法

本申请涉及人工智能领域，公开了基于大数据的社区流行病风险评估模型构建方法，包括以下步骤：S1，采集数据构建异构时空图谱；S2，利用图神经网络中的异构图注意力机制对所述图谱进行节点表示学习，提取社区之间的传播关联特征；S3，构建耦合元胞自动机模型，模拟社区间的疾病传播过程；S4，采用结构迁移学习机制，进行结构映射与自适应优化；S5，结合多智能体强化学习策略，以风险成本为优化目标进行社区级防控策略推荐与风险评估输出。通过结合人口流动、环境气象与医疗资源数据建模社区传播潜能，实现了传播链条在空间与时间维度上的精准刻画，提升了对真实传播路径的动态感知能力，克服了传播场景刻画粗糙、预测偏差大的问题。