陳川

（中國計量科學(xué)研究院 北京市 100029）

隨著對外開放的飛速發(fā)展，各個國家之間進出口貿(mào)易不斷增加，牲畜類的全球流動也日益頻繁。外來物種的進入經(jīng)常攜帶著各種已知或未知的傳染疾病，如果未被及時發(fā)現(xiàn)，其擴散速度以及擴散范圍將難以得到有效控制，短時間內(nèi)就會對人們的生活甚至社會的發(fā)展造成極大的影響。因此，準(zhǔn)確高效的疫情風(fēng)險評估與預(yù)警預(yù)報，對保護人民的生命財產(chǎn)安全、維護國家與社會的發(fā)展有著越來越重大意義，其重要性不言而喻。

為此，本研究從科學(xué)預(yù)防的角度出發(fā)，建立了基于高并發(fā)數(shù)據(jù)庫的專家推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用半定量評估方法，根據(jù)明確的評估標(biāo)準(zhǔn)給出評分，從而保持評估過程的透明度和客觀性。組織專家?guī)斓膶＜覙?gòu)建評估因素的層次結(jié)構(gòu)，并根據(jù)層次分析法對各因素進行加權(quán)，從而確定調(diào)查問卷的基本框架。通過上級機構(gòu)下達風(fēng)險評估任務(wù)，再由秘書處上傳相關(guān)資料。同時組建專家組，邀請專家參加風(fēng)險評估，由專家對每個風(fēng)險因子進行風(fēng)險性評分并對把握程度進行自評。最后，系統(tǒng)生成評估結(jié)果匯總至秘書處，生成風(fēng)險評估報告。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

如圖 1 所示，該系統(tǒng)主要由四部分組成：客戶端（專家打分平臺）、由秘書處和超級管理員組成的后臺管理系統(tǒng)、云平臺和數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)主要功能包括：上傳相關(guān)資料，并賦予專家組前端權(quán)限，對疫情因子打分，經(jīng)過云平臺的算法處理后，獲取因子權(quán)重同時將因子權(quán)重值存儲到數(shù)據(jù)庫中。在對疾病進行風(fēng)險評估時，在危害確認(rèn)后，具有相應(yīng)權(quán)限的秘書處根據(jù)疫情特征選擇相關(guān)研究領(lǐng)域，經(jīng)云平臺處理后篩選出合適的專家，組建專家組，并進行層次因子建模，對合適的專家組下達任務(wù)。同時，秘書處上傳疾病相關(guān)資料，發(fā)送到前端(客戶端)并發(fā)送給專家，專家填寫問卷，提交至數(shù)據(jù)庫更新存儲，后臺訪問數(shù)據(jù)庫獲得問卷情況，經(jīng)過云平臺數(shù)據(jù)處理，自動獲得分析報告。

2 專家推薦系統(tǒng)模塊說明

2.1 專家信息管理模塊

該模塊的程序邏輯如圖 2 所示。管理員在專家 信息管理模塊進行添加、刪除、查看、編輯操作。在添加模塊中，可以添加新的專家，輸入專家用戶名與初始密碼，通過云平臺處理后保存至數(shù)據(jù)庫中；專家通過秘書處提供的用戶名與初始密碼首次登錄客戶端，以完成后續(xù)操作。在刪除模塊中，秘書處可以刪除專家賬號。在查看模塊中，可以查看專家的信息，包括基本信息、聯(lián)系方式、研究領(lǐng)域等。在編輯模塊中，可以編輯專家信息與專家權(quán)限。專家信息管理模塊存儲了專家在系統(tǒng)中的基本信息、研究領(lǐng)域、聯(lián)系方式以及前端各個模塊的操作權(quán)限，其中包括了疫情風(fēng)險評分模塊、因子權(quán)重確定等模塊的權(quán)限。

圖1：專家推薦系統(tǒng)組織架構(gòu)圖

圖2：專家信息管理模塊流程圖

2.2 層次結(jié)構(gòu)建模管理模塊

根據(jù)相關(guān)疫情資料，層次結(jié)構(gòu)建模模塊重新組織為一個等級結(jié)構(gòu)。將決策的目標(biāo)、考慮的因素和決策對象按它們之間的相互關(guān)系分為最高層、中間層和最低層，并繪出層次結(jié)構(gòu)圖，以便于專家的打分。具體層次分析公式為：

其中：w 為分值權(quán)重，si表示專家打分分?jǐn)?shù)，表示為專家分值和權(quán)重的累計和均值。

2.3 風(fēng)險評估報告生成模塊

如圖3，風(fēng)險評估報告生成模塊將各個專家對于每次任務(wù)當(dāng)中對疾病因子的打分做匯總處理。按照系統(tǒng)報告需求，統(tǒng)計各個模塊所需要的相關(guān)信息。按照一定的算法進行相應(yīng)的自動化處理，并將處理結(jié)果可視化到平臺頁面。最后，可根據(jù)相關(guān)的層次分析算法生成風(fēng)險評估報告。

2.4 其他模塊

任務(wù)下達模塊具體的流程為在后臺確認(rèn)危害之后，根據(jù)疫情特征，選擇好相應(yīng)的因子模板，推薦出相對應(yīng)領(lǐng)域各個專家，組建相應(yīng)的專家組，在客戶端提示待辦信息。建議留言查看模塊用于查看專家的留言。風(fēng)險評估報告模塊將專家評分進行匯總，并將匯總表生成 Excel 文件，同時將評分統(tǒng)計結(jié)果填入原始的風(fēng)險評估報告模板中，生成PDF 形式的風(fēng)險評估報告，以便于后續(xù)查看。

3 高并發(fā)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)表主要關(guān)系如圖 4 所示，所有的疫 情因子構(gòu)成一張表格，在所有因子表中提取因子分層，獲取因子分層表。因子分層表由三部分組成，分別是所有病種表、一層因子表、二層因子表。同時，在因子分層后計算出分層因子的權(quán)重，從而獲取分層因子權(quán)重存儲表，以便專家打分。專家打分后形成專家評分表和專家打分日志表。

另外，為了解決多用戶高并發(fā)給數(shù)據(jù)庫帶來的壓力，本系統(tǒng)采用了如下方法進行改進:

（1）頁面靜態(tài)化 - 用戶可以直接獲取頁面，不需要與后臺數(shù)據(jù)交互，節(jié)省二次加載時間。

（2）緩存機制 - 第一次獲取數(shù)據(jù)時，后臺直接從數(shù)據(jù)庫提取，然后將提取的數(shù)據(jù)保存至緩存中，從而保證了后續(xù)相同數(shù)據(jù)可直接從緩存中提取。由于內(nèi)存操作遠快于 IO 操作，因此大量地節(jié)省了數(shù)據(jù)搜索時間，同時通過機制維持緩存和數(shù)據(jù)庫的一致性。

（3）批量讀取 - 在多個用戶同時提交的高并發(fā) 情況下，把多個請求的查詢合并后同時進行，從而減少了數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，優(yōu)化了查詢時間。

（4）延遲修改 - 在高并發(fā)情況下，把多次修改請求先保存至緩存中，然后定時將緩存中的數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中，但其帶來的風(fēng)險是可能會由于斷電丟失緩存中的數(shù)據(jù)。

（5）索引應(yīng)用 - 索引可以看作是特殊的緩存， 使用索引可以快速定位到目標(biāo)數(shù)據(jù)，大大降低了搜索時間的復(fù)雜度。

4 系統(tǒng)測試

為了驗證系統(tǒng)的可靠性，本研究針對不同用戶群體，仿真模擬了真實疫情爆發(fā)情況下專家推薦系統(tǒng)的一整套操作流程。其中，在多個用戶實時操作該系統(tǒng)的過程中，系統(tǒng)能夠通過緩存機制，快速地處理多用戶高并發(fā)數(shù)據(jù)存儲，查詢和修改等操作。其次，專家推薦模塊能夠針對疫情實際需求快速推薦出與之對應(yīng)相關(guān)專家，實現(xiàn)專家與疫情的專業(yè)匹配。最后，系統(tǒng)能夠匯總專家評判結(jié)果，自動生成疫情分析報告。

5 結(jié)束語

本文設(shè)計的基于高并發(fā)數(shù)據(jù)庫的專家推薦系統(tǒng)，在本質(zhì)上提高了疫情分析的準(zhǔn)確率，能夠在防止疫情加劇、預(yù)防疫情發(fā)生、根治疫情等方面都起到積極有效的作用。同時，項目本身也方便了工作人員在資料整理、人員調(diào)動、資源分配、任務(wù)下達等流程的操作，在實際應(yīng)用中也大大縮減了人力的工作量，使得工作自動化、可視化以及可操作化。

圖3：風(fēng)險評估報告生成模塊流程圖

圖4：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計圖