DBSCAN算法的学校新冠肺炎数据采集云平台设计

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.