論文の概要: Attributed Network Embedding Model for Exposing COVID-19 Spread
Trajectory Archetypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09448v2
- Date: Wed, 21 Sep 2022 04:17:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 12:32:41.385597
- Title: Attributed Network Embedding Model for Exposing COVID-19 Spread
Trajectory Archetypes
- Title(参考訳): 感染拡大軌道アーチタイプを露呈する原因ネットワーク埋め込みモデル
- Authors: Junwei Ma, Bo Li, Qingchun Li, Chao Fan and Ali Mostafavi
- Abstract要約: 新型コロナウイルスは、感染リスクパターンが異なる都市やコミュニティで均質ではないことを明らかにした。
様々な異質な特徴が拡散軌跡に影響を及ぼす可能性がある。
本研究では、クロスカントリー訪問ネットワークをキャプチャするネットワーク埋め込みモデルを作成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.737100011389375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The spread of COVID-19 revealed that transmission risk patterns are not
homogenous across different cities and communities, and various heterogeneous
features can influence the spread trajectories. Hence, for predictive pandemic
monitoring, it is essential to explore latent heterogeneous features in cities
and communities that distinguish their specific pandemic spread trajectories.
To this end, this study creates a network embedding model capturing
cross-county visitation networks, as well as heterogeneous features to uncover
clusters of counties in the United States based on their pandemic spread
transmission trajectories. We collected and computed location intelligence
features from 2,787 counties from March 3 to June 29, 2020 (initial wave).
Second, we constructed a human visitation network, which incorporated county
features as node attributes, and visits between counties as network edges. Our
attributed network embeddings approach integrates both typological
characteristics of the cross-county visitation network, as well as
heterogeneous features. We conducted clustering analysis on the attributed
network embeddings to reveal four archetypes of spread risk trajectories
corresponding to four clusters of counties. Subsequently, we identified four
features as important features underlying the distinctive transmission risk
patterns among the archetypes. The attributed network embedding approach and
the findings identify and explain the non-homogenous pandemic risk trajectories
across counties for predictive pandemic monitoring. The study also contributes
to data-driven and deep learning-based approaches for pandemic analytics to
complement the standard epidemiological models for policy analysis in
pandemics.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルスの感染拡大は、伝染リスクパターンが異なる都市やコミュニティに均質ではないことを明らかにし、様々な異質な特徴が拡散経路に影響を与える可能性がある。
したがって、予測的パンデミックのモニタリングには、特定のパンデミックの伝播経路を区別する都市やコミュニティにおける潜伏した異質な特徴を探求することが不可欠である。
この目的のために,本研究では,パンデミック拡散伝達軌跡に基づいて,地域間訪問ネットワークをキャプチャするネットワーク埋め込みモデルと,米国内の郡群を探索する異種特徴を作成した。
2020年3月3日から6月29日までの2,787郡(初期波)で位置情報情報を収集・計算した。
第2に,ノード属性として郡の特徴を取り入れ,ネットワークエッジとして郡間を訪問する人的訪問ネットワークを構築した。
属性付きネットワーク埋め込み手法は,クロスカントリー訪問ネットワークの類型的特徴と異種特徴を統合した。
本報告では, 属性ネットワーク埋め込みのクラスタリング解析を行い, 4郡に対応して, 拡散リスクトラジェクトリの4つのアーキタイプを明らかにした。
その後,アーチタイプ間で異なる伝達リスクパターンの基盤となる4つの重要な特徴を同定した。
推定されたネットワーク埋め込みアプローチと調査結果は、予測的パンデミックのモニタリングのために郡全体で発生しないパンデミックリスクの軌跡を特定し、説明する。
この研究は、パンデミックにおける政策分析の標準的な疫学モデルを補完する、パンデミック分析のためのデータ駆動型およびディープラーニングベースのアプローチにも貢献する。
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