传染病预测方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及医疗健康领域，尤其涉及一种传染病预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

传染病仿真模型可以在疾病预测、预防和控制方面提供重要的支持作用，帮助决策者更好地应对传染病的威胁。

为了避免传染病大肆泛滥，专家针对疫情设计出多种疫情防控政策。由于疫情防控政策具有多样性、本土化政策多等的特点，在传染病仿真模型中如何考虑众多防控政策对疫情发展的影响，是在实际应用中需要解决的问题。

所以如何结合疫情防控政策预测传染病的发展趋势，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种传染病预测方法、装置、计算机设备及介质，以解决无法结合疫情防控政策预测传染病的发展趋势的技术问题。

第一方面，提供了一种传染病预测方法，包括：

获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；

确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；

根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

第二方面，提供了一种传染病预测装置，包括：

第一获取单元，用于获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；

第一确定单元，用于确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；

第二确定单元，用于根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述传染病预测方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述传染病预测方法的步骤。

上述传染病预测方法、装置、计算机设备及存储介质所实现的方案中，获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。在本发明中，利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中传染病预测方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中传染病预测方法的一流程示意图；

图3是本发明一实施例中传染病预测方法的另一流程示意图；

图4是本发明一实施例中用户界面示意图；

图5是本发明一实施例中传染病预测方法的又一流程示意图；

图6是本发明一实施例中传染病预测装置的一结构示意图；

图7是本发明一实施例中计算机设备的一结构示意图；

图8是本发明一实施例中计算机设备的另一结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

传染病仿真模型可以在疾病预测、预防和控制方面提供重要的支持作用，帮助决策者更好地应对传染病的威胁。为了避免传染病大肆泛滥，专家针对疫情设计出多种疫情防控政策。由于疫情防控政策具有多样性、本土化政策多等的特点，在传染病仿真模型中如何考虑众多防控政策对疫情发展的影响，是在实际应用中需要解决的问题。所以如何结合疫情防控政策预测传染病的发展趋势，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

本发明实施例提供的传染病预测方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，电子设备100通过网络与服务器200相互通信。在一些实施例中，服务器200可以获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。在本发明中，利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

其中，电子设备和终端设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

下面通过具体的实施例对本发明进行详细的描述。

本申请实施例提供一种传染病预测方法。该方法中利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

图2是本发明一实施例中传染病预测方法的一流程示意图。所述方法包括S100-S300。

S100、获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力。

本申请实施例中，目标传播指数可以使用户了解当前传染病传播能力，可以辅助指导下一步抗击疫情的方向。传染病传播能力可以简单的理解为一个患者可以传染其他患者的数量。当目标传播指数越高时，传染病传播能力越强。

本申请实施例中，目标传播指数的生成方式可以包括多种，下面介绍三种不同的利用用户界面生成目标传播指数的方案。当然，本申请实施例中也可以采用不利用用户界面生成目标传播指数的方式，示例性的，可以自动利用历史疫情数据，直接确定目标传播指数。

下面详细介绍用户利用用户界面确定目标传播指数生成方式的具体内容。

图3是本发明一实施例中传染病预测方法的另一流程示意图。所述方法包括S101-S103。

S101、获取用户选择的目标传播指数生成方式。

本申请实施例中，在终端上显示有用户界面，该用户界面上显示有与目标传播指数生成方式对应的控件，示例性的，图4是本发明一实施例中的一用户界面示意图。逆时针翻转90°后图4中(a)和(b)由左至右设置，组合形成一用户界面。在图4中(b)的用户界面上显示有第一生成方式控件401、第二生成方式控件402和第三生成方式控件403。

S102、当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第一生成方式时，获取目标疫情数据；所述目标疫情数据包括易感者人数S、总人数N、感染者人数I、潜伏期感染者人数E，以及用户在用户界面上输入的平均治愈天数DI和潜伏期DE。

在本申请实施例中，当识别到用户选中第一生成方式控件时，确定用户选择的目标传播指数生成方式为第一生成方式。

在一些实施例中，在识别到用户选中第一生成方式控件时，用户界面上还显示有潜伏期控件4011和平均治愈天数控件4012，所述潜伏期控件和平均治愈天数控件可以被设置为可更改状态和不可更改状态。在用户选中第一生成方式控件后，潜伏期控件和平均治愈天数控件被设置为可更改状态，用户可以在所述潜伏期控件对应的位置输入潜伏期，在所述平均治愈天数控件对应的位置输入平均治愈天数。

示例性的，如图4中(b)所示，所述潜伏期控件4011对应的位置输入的潜伏期为3天，所述平均治愈天数控件4012对应的位置输入的平均治愈天数为9天。

在一些实施例中，所述目标疫情数据中的易感者人数S、总人数N、感染者人数I和潜伏期感染者人数E根据当前公开的文献新闻等信息获得。

获取用户在用户界面上输入的平均治愈天数和潜伏期，并将用户在用户界面上输入的平均治愈天数和潜伏期，作为所述目标疫情数据中的平均治愈天数DI和潜伏期DE。本申请实施例中，用户可以根据实际情况在用户界面上输入平均治愈天数和潜伏期，这样可以使得最终预测的疫情发展趋势更加准确。

S103、将所述目标疫情数据利用传染病仿真模型，计算得到目标传播指数。

在一些实施例中，传染病仿真模型的公式包括如下微分公式：

其中，S为易感者人数、DI为平均治愈天数、N为总人数、I为感染者人数、E为潜伏期感染者人数、DE为潜伏期、RE为目标传播指数。将所述目标疫情数据输入到传染病仿真模型中，计算得到目标传播指数。

在一些实施例中，传染病仿真模型可以为SEIR模型。

在一些实施例中，当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第二生成方式时，获取用户在用户界面上直接输入的传播指数，并将所述传播指数作为目标传播指数。

在本申请实施例中，当识别到用户选中第二生成方式控件时，确定用户选择的目标传播指数生成方式为第二生成方式。

在一些实施例中，当识别到用户选中第二生成方式控件时，用户界面上显示有文本框，用户可以在该文本框中输入传播指数，此时将输入到文本框中的传播指数作为目标传播指数，这样可以为用户直接修改目标传播指数提供一种方式。

当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第三生成方式时，获取用户传入的病例数据；根据所述病例数据，确定目标传播指数。

在本申请实施例中，当识别到用户选中第三生成方式控件时，确定用户选择的目标传播指数生成方式为第三生成方式。

当识别到用户选中第三生成方式控件时，可以接收用户上传的病例数据。本申请实施例中，病例数据包括完整传播过程涉及患者的病例，通过病例数据可以了解患者传染他人和被他人传染的全部过程。根据病例数据，可以确定一个患者可以传染其他患者的数量。将一个患者传染其他患者的数量作为目标传播指数。这样，本申请实施例可以提供一种通过病例数据确定目标传播指数的方式。

以上为三种利用用户界面确定目标传播指数的方案，用户可以根据需要进行选择。

S200、确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个。

本申请实施例中，利用待应用防控政策调整目标传播指数，具体的利用待应用防控政策对应的强度系数调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，利用融合防控政策后的目标传播指数指导下一步疫情防控的方向。本申请实施例中，确定待应用防控政策和对应的强度系数的方式包括两种。在一些实施例中，可以针对历史疫情数据，推荐适合的待应用防控政策，进而融合推荐适合的待应用防控政策，预测传染病的发展趋势。在另一些实施例中，还可以用户自定义确定待应用防控政策，进而融合用户自定义确定的待应用防控政策，预测传染病的发展趋势。用户可以根据需要对上述两种确定待应用防控政策的方式进行选择。

下面介绍确定待应用防控政策和对应的强度系数的两种方式。

图5是本发明一实施例中传染病预测方法的又一流程示意图。所述方法包括S201-S203。

S201、获取用户选择的待应用防控政策确定方式。

在一些实施例中，示例性的，如图4中(b)所示，用户界面上显示有待应用防控政策的确定方式对应的控件，包括自定义确定方式控件404和AI(人工智能，ArtificialIntelligence)推荐确定方式控件405。用户可以通过选中待应用防控政策的确定方式对应的控件，确定待应用防控政策的确定方式。

S202、当所述确定方式为AI推荐确定方式时，获取预设时间内的第一时序数据。

本申请实施例中，接收用户选中AI推荐确定方式控件，则待应用防控政策确定方式为AI推荐确定方式。

在一个示例中，预设时间可以为30天，获取30天内的第一时序数据。

本申请实施例中，所述第一时序数据包括每日新增感染者人数和新增死亡人数等数据，实施的疫情防控政策、实施的疫情防控政策对应的资源成本。

本申请实施例中，所述资源成本为实施疫情防控政策所需的花费和经济损失等成本。

S203、将所述第一时序数据，输入预设的防控政策推荐模型，以输出第一结果，所述第一结果包括待应用防控政策和对应的强度系数。

本申请实施例中，根据获取的第一时序数据和预设的防控政策推荐模型确定适合当前疫情的待应用防控政策。

在一些实施例中，所述预设的防控政策推荐模型的生成方法包括：

获取样本数据，所述样本数据包括第二时序数据和对应的第二结果，所述第二时序数据包括历史疫情数据、历史疫情防控政策和历史疫情防控政策对应的资源成本；所述第二结果包括目标防控政策、与目标防控政策对应的强度系数和未来预设时间内的新增感染者人数；所述历史疫情数据包括每日新增感染者人数和新增死亡人数等数据。

在一个示例中，所述第二时序数据包括过去30天的历史疫情数据，过去30天实施的历史疫情防控政策，以及历史疫情防控政策对应的资源成本。

利用所述样本数据，训练得到预设的防控政策推荐模型，以使所述预设的防控政策推荐模型输出待应用防控政策、每个待应用防控政策对应的强度系数和未来预设时间内的新增感染者人数。

在一些实施例中，所述预设的防控政策推荐模型为循环神经网络。

模型结构可以为5层RNN模型(Recurrent Neural Network，循环神经网络)和attention结构结合。模型的损失函数为两个损失函数相加构成，一个是预测未来预设时间内的新增感染者人数的似然函数，采用交叉熵损失函数。另一个是政策成本的损失函数，采用条件密度函数。

本申请实施例中，涉及的防控政策可以包括多类政策以及每类政策对应的政策细项。

示例性的，根据国内的疫情防控政策，防控政策可以包括13类政策共44条政策细项。

示例性的，防控政策的类别可以为流行病学调查强度，与此对应的政策细项可以为普通流调和高效流调。防控政策的类别为居家健康检测，与此对应的政策细项可以为强化社区防控措施和社区风控管理。

本申请实施例中，防控政策的粒度较细，政策内容比较完善，进而可以结合更细致的防控政策预测传染病的发展趋势。

当所述确定方式为自定义确定方式时，则获取用户在用户界面上选择的自选防控政策，将所述选择的自选防控政策作为待应用防控政策。

在一些实施例中，接收用户选中自定义确定方式控件，则认定确定方式为自定义确定方式。本申请实施例中，用户界面上显示有多个自选防控政策控件，每个自选防控政策控件对应一条自选防控政策。用户可以通过选中自选防控政策控件，确定选择的自选防控政策，并将自选防控政策作为待应用防控政策。

需要说明的是，本申请实施例中，用户在用户界面上可以同时选择多个自选防控政策。

在一些实施例中，在用户界面上显示的自选防控政策控件的对应的自选防控政策可以为根据国内疫情防控政策确定的多类政策对应的政策细项。

示例性的，如图4中(b)所示，在图4中(b)上显示有多个自选防控政策控件406。用户可以根据需要选择一个或多个自选防控政策控件。

在一些实施例中，为了便于用户了解与不同自选防控政策控件406对应的自选防控政策的具体内容，可以将防控政策的详细介绍显示在用户界面，示例性的，如图4中(a)所示，图4中(a)显示有不同防控政策的详细介绍，由于详细介绍的具体内容与本申请的技术方案关联不大，所以将其进行模糊化处理。

从预存的所有自选防控政策和对应的强度系数中，筛选出与所述待应用防控政策相同的自选防控政策，将与所述待应用防控政策相同的自选防控政策对应的强度系数，作为与所述待应用防控政策对应的强度系数。

本申请实施例中，可以利用预设的防控政策推荐模型输出用户界面上每个自选防控政策和其对应的强度系数，并进行存储。

当获取用户从用户界面上选择的待应用防控政策时，从存储的所有自选防控政策中选择和待应用防控政策相同的自选防控政策，并将与待应用防控政策相同的自选防控政策对应的强度系数，作为待应用防控政策对应的强度系数。

在一些实施例中，执行步骤S100的触发时机可以为接收到用户选中用户界面上的生成趋势预测控件。示例性的，如图4中(b)所示，当接收到用户选中生成趋势预测控件407时，获取目标传播指数。

S300、根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

在一些实施例中，利用下述公式确定融合防控政策后的目标传播指数。

R

其中，R

本申请实施例中，利用所有待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合政策后的目标传播指数，融合防控政策后的目标传播指数可以表明预测实施一个或多个待应用防控政策后传染病传播能力。

本申请实施例中的传染病预测方法，可以对疫情未来的发展趋势进行模拟推演，可以推演在不同的防控政策下未来传染病的发展趋势，有助于辅助相关机构指定疫情防控的政策。在本发明中，利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

本申请实施例中，除了上述通过历史疫情数据，推荐合适的待应用防控政策，进而融合推荐适合的待应用防控政策，以及，可以用户自定义确定待应用防控政策，进而融合用户自定义确定的待应用防控政策，这两种预测传染病的发展趋势的方案，还可以支持基于现状的疫情对传染病的发展趋势进行推演。

在一些实施例中，基于现状的疫情对传染病的发展趋势进行推演是指不加任何政策时，直接传染病仿真模型模拟出的结果。

在一些实施例中，可以根据预设的防控政策推荐模型输出的所述未来预设时间内的新增感染者人数，绘制疫情趋势图。这样，可以使用户更加直观的了解疫情发展情况。

示例性的，如图4中(a)所示，在图4中(a)显示有在不同情况下绘制出的新增感染者的趋势变化图。

在图4中(a)中显示有不同情况下绘制出的新增感染者的趋势变化图，其中不同情况对应有不同的控件，当选择不同的控件时，用户界面上显示有对应情况下绘制出新增感染者的趋势变化图。

当选中采纳AI推荐方案预测控件时，用户界面上显示根据预设的防控政策推荐模型输出的未来预设时间内的新增感染者人数绘制的疫情趋势图。

当选中采纳自定义方案预测控件时，用户界面上显示根据自定义确定的待应用防控政策对应的新增感染者人数绘制的疫情趋势图，需要说明的是，该新增感染者人数为根据融合防控政策后的目标传播指数确定的。

当选中基于现状趋势预测控件时，则用户界面上显示根据不加任何政策时对应的新增感染者人数绘制的疫情趋势图，该新增感染者人数为根据未融合防控政策的目标传播指数确定的。

当选中疫情现状控件时，则用户界面上显示根据历史实际出现的新增感染者人数绘制的图像。

本申请实施例中，用户可以同时选择多个情况对应的控件，与多个控件分别对应的疫情趋势图均显示在用户界面，这样可以对不同情况下的新增感染者人数进行比较，全面了解疫情发展趋势情况。另外，不同控件对应的疫情趋势图可以通过不同颜色标注，便于用户进行区分。

可见，在上述方案中，利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种传染病预测装置，该传染病预测装置与上述实施例中传染病预测方法一一对应。

图6是本发明一实施例中传染病预测装置的一结构示意图。

如图6所示，该传染病预测装置包括第一获取单元601、第一确定单元602和第二确定单元603。各功能模块详细说明如下：

第一获取单元601，用于获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；

第一确定单元602，用于确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；

第二确定单元603，用于根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

在一实施例中，所述第一获取单元，包括

第二获取单元，用于获取用户选择的目标传播指数生成方式；

第三获取单元，用于当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第一生成方式时，获取目标疫情数据；所述目标疫情数据包括易感者人数S、总人数N、感染者人数I、潜伏期感染者人数E，以及用户在用户界面上输入的平均治愈天数和潜伏期；

计算单元，用于将所述目标疫情数据利用传染病仿真模型，计算得到目标传播指数RE。

在一实施例中，所述装置，还包括：

第四获取单元，用于当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第二生成方式时，获取用户在用户界面上直接输入的传播指数，并将所述传播指数作为目标传播指数；

第五获取单元，用于当所述用户选择的目标传播指数生成方式为第三生成方式时，获取用户传入的病例数据；根据所述病例数据，确定目标传播指数。

在一实施例中，所述第一确定单元，包括：

第六获取单元，用于获取用户选择的待应用防控政策确定方式；

第七获取单元，用于当所述确定方式为AI推荐确定方式时，获取预设时间内的第一时序数据；

输入单元，用于将所述第一时序数据，输入预设的防控政策推荐模型，以输出第一结果，所述第一结果包括待应用防控政策和对应的强度系数。

在一实施例中，所述装置还包括：

第八获取单元，用于当所述确定方式为自定义确定方式时，则获取用户在用户界面上选择的自选防控政策，将所述选择的自选防控政策作为待应用防控政策；

筛选单元，用于从预存的所有自选防控政策和对应的强度系数中，筛选出与所述待应用防控政策相同的自选防控政策，将与所述待应用防控政策相同的自选防控政策对应的强度系数，作为与所述待应用防控政策对应的强度系数。

在一实施例中，所述装置还包括：

第九获取单元，用于获取样本数据，所述样本数据包括第二时序数据和对应的第二结果，所述第二时序数据包括历史疫情数据、历史疫情防控政策和历史疫情防控政策对应的资源成本；所述第二结果包括目标防控政策、与目标防控政策对应的强度系数和未来预设时间内的新增感染者人数；

训练单元，用于利用所述样本数据，训练得到预设的防控政策推荐模型，以使所述预设的防控政策推荐模型输出待应用防控政策、每个待应用防控政策对应的强度系数和未来预设时间内的新增感染者人数。

在一实施例中，所述第一结果还包括未来预设时间内的新增感染者人数；所述装置还包括：

绘制单元，用于根据所述未来预设时间内的新增感染者人数，绘制疫情趋势图。

本发明提供了一种传染病预测装置，利用待应用防控政策对应的强度系数，调整目标传播指数，得到融合防控政策后的目标传播指数，最终确定结合防控政策后传染病的发展趋势。

关于传染病预测装置的具体限定可以参见上文中对于传染病预测方法的限定，在此不再赘述。上述传染病预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性和/或易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的客户端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种传染病预测服务端侧的功能或步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是电子设备，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种传染病预测装置方法电子设备侧的功能或步骤

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；

确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；

根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取目标传播指数，所述目标传播指数用于表征传染病传播能力；

确定待应用防控政策和对应的强度系数，所述待应用防控政策的数量为至少一个；

根据每个所述待应用防控政策对应的强度系数和所述目标传播指数，确定融合防控政策后的目标传播指数。

需要说明的是，上述关于计算机可读存储介质或计算机设备所能实现的功能或步骤，可对应参阅前述方法实施例中，服务端侧以及电子设备侧的相关描述，为避免重复，这里不再一一描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。