【摘 要】
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流行性感冒（简称流感）是由流感病毒引起的一种急性呼吸道感染。全世界每年300-500万人感染流感病毒，其中的25-50万人死于流感或其引发的严重的并发症。近年来，肆虐全球并导致重大
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流行性感冒（简称流感）是由流感病毒引起的一种急性呼吸道感染。全世界每年300-500万人感染流感病毒，其中的25-50万人死于流感或其引发的严重的并发症。近年来，肆虐全球并导致重大危害的SARS、甲流H1N1、H7N9都是流感病毒。这些流感病毒给全世界的社会及经济带来重大危害，因此，各国投入了大量的医疗资源来监测和防范流感病毒的流行。 目前，各国都建立了基于医院等卫生机构的临床诊断数据的流感监测系统，但该系统存在滞后期，无法实现对疾病暴发趋势进行早期识别和预警。因此，公共卫生学者提出了“症状监测”的概念，症状监测是依靠收集和分析非传统的卫生数据来对疾病的流行趋势进行识别和预警。随着互联网搜索引擎的发展，学者们发现，网络搜索数据可以成为症状监测的一个重要数据来源，相关研究成果已取得较大影响，但国内这方面的研究成果较少，方法上也还需要再深入进行研究。 基于这样一种思想，本文以利用百度搜索数据对中国流感疫情进行监测为目标，研究了实现这一目标的理论和方法。具体的研究包括以下几个方面: 第一，本文从网络健康信息搜索理论出发，研究了健康信息搜索者的状态和搜索行为之间的关联，构建了利用网络搜索数据进行疾病症状监测的理论基础，并分析了新闻媒体关注度对搜索行为的影响。 第二，将日搜索数据看作是一种信号，引入了集合经验模态分解(EEMD)方法对该信号进行处理，分析了利用该方法降低搜索数据中的噪声的效果。 第三，对百度搜索数据和卫生部发布的流感病例数进行实证分析，探讨了利用百度搜索数据对中国流感疫情进行监测这一方法有效性，在此基础上，对中国各省的流感疫情进行了监测。
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