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      基于鏈路預(yù)測的全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

      2015-03-11 14:04:44樊潔茹孫向東
      關(guān)鍵詞:活羊獸疫調(diào)運(yùn)

      樊潔茹,孫向東,戴 琪,靳 禎,4

      (1.中北大學(xué) 理學(xué)院,山西 太原030051;2.動(dòng)物衛(wèi)生與流行病學(xué)中心,山東 青島266114;3.阿爾山市農(nóng)畜產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)督檢測站,內(nèi)蒙古 興安盟137800;4.山西大學(xué) 復(fù)雜系統(tǒng)研究所,山西 太原030006)

      0 引 言

      小反芻獸疫俗稱羊瘟,是由小反芻獸疫病毒引起的一種急性病毒性傳染病,屬我國規(guī)定的一類動(dòng)物疫?。静≈饕腥旧窖?、綿羊等小反芻動(dòng)物,發(fā)病率高達(dá)100%,在嚴(yán)重暴發(fā)時(shí),死亡率為100%.2014年春季,全國多個(gè)省份突然爆發(fā)小反芻獸疫疫情,且傳播速度快,空間分布廣,疫情呈現(xiàn)全國性擴(kuò)散趨勢,全國羊群高度易感.據(jù)初步調(diào)查,疫情傳播以活羊的長途調(diào)運(yùn)為主,了解活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)對研究小反芻獸疫的傳播至關(guān)重要.然而大規(guī)模的流調(diào)需要耗費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力,短時(shí)間內(nèi)不可能實(shí)現(xiàn).現(xiàn)實(shí)中只得到活羊調(diào)運(yùn)的部分信息,因此,尋找真實(shí)的活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò),是我們迫切需要解決的問題.得到真實(shí)完整網(wǎng)絡(luò)的方法之一就是鏈路預(yù)測[1-5],其目的是網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[6-8],即通過重新構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)來恢復(fù)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的面貌[9-10].網(wǎng) 絡(luò) 重 構(gòu) 問 題 最 早 由Guimera 和Sales-Pardo提出,他們基于隨機(jī)分塊模型來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[11].此后,Zhang,Wang等人對隨機(jī)分塊模型及其可靠性進(jìn)行了分析[12].本文根據(jù)所獲得的活羊調(diào)運(yùn)部分信息,利用地理信息系統(tǒng)(ArcGIS軟件)得到了全國活羊調(diào)運(yùn)觀測圖,并利用鏈路預(yù)測的方法,重構(gòu)了全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò).經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)和市場調(diào)查,初步驗(yàn)證了所得結(jié)果的可靠性和真實(shí)性.根據(jù)本文所得到的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò),可預(yù)測每個(gè)節(jié)點(diǎn)的感染途徑,感染時(shí)間和染病概率,從而有效地切斷主要風(fēng)險(xiǎn)路徑,將疫病控制在一個(gè)有限的范圍內(nèi).

      1 小反芻獸疫流行的觀測網(wǎng)絡(luò)

      我國2007年首次在西藏自治區(qū)發(fā)現(xiàn)小反芻獸疫疫情,雖在2010年復(fù)發(fā),但一直局限在西藏境內(nèi).2013年12月,該病疫情再次發(fā)生于新疆自治區(qū),隨后甘肅、內(nèi)蒙古、寧夏等地先后發(fā)生疫情.經(jīng)采取撲殺消毒、關(guān)閉市場、暫停調(diào)運(yùn)等綜合措施,疫情一度控制在西部四省份.

      圖1 2013年11月~2014年2月小反芻獸疫病例地理分布圖Fig.1 Geogrophical distributing map of peste des petits rumihants from November 2013to February 2014

      隨著恢復(fù)西部省份活羊調(diào)運(yùn),加之內(nèi)地處于春節(jié)后補(bǔ)欄高峰期,病毒通過歐亞大陸橋傳入內(nèi)地,并經(jīng)活畜交易市場放大后流向全國多個(gè)省份.2014年3月份以來內(nèi)地相繼發(fā)生系列疫情,截止4月6日18時(shí),全國已有18省份86地市144縣區(qū)報(bào)告發(fā)生185起疑似或確診疫情(見圖2),對3月份以來的疑似和確診疫情進(jìn)行分析,超過90%的疫情是由活羊的長途調(diào)運(yùn)引起的.因此了解動(dòng)物的調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)對進(jìn)一步研究動(dòng)物疫病的傳播至關(guān)重要.

      通過現(xiàn)場流行病學(xué)調(diào)查,結(jié)合市場鏈分析表明,我國活羊調(diào)運(yùn)路線十分復(fù)雜,調(diào)運(yùn)信息的采集相當(dāng)困難,大規(guī)模的流調(diào)短時(shí)間內(nèi)做不到,只能從局部去考慮.現(xiàn)實(shí)中采取疫情溯源及疫情跟蹤方式,從小反芻獸疫疫情暴發(fā)點(diǎn)山東省嘉祥縣入手,對所有引入疫點(diǎn)的活羊進(jìn)行追溯性調(diào)查,以及對從疫點(diǎn)輸出的活羊的去向進(jìn)行跟蹤調(diào)查,得到了2014年3月全國活羊調(diào)運(yùn)部分信息.根據(jù)獲得的不完全信息和數(shù)據(jù),利用ArcGIS軟件得到全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)觀測圖(見圖3).

      圖2 2007年以來全國疫點(diǎn)分布圖Fig.2 Distribution diagram about national epidemic spot since 2007

      圖3 全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)觀測圖Fig.3 Network observation map based on national live sheep migration

      然而,根據(jù)疫情溯源及疫情跟蹤所得到的調(diào)運(yùn)數(shù)據(jù)是不完整的,存在調(diào)運(yùn)情況的缺失.除此之外,一些被調(diào)查者鑒于某些原因會(huì)隱瞞或謊報(bào)調(diào)運(yùn)事實(shí),導(dǎo)致所得到的調(diào)運(yùn)數(shù)據(jù)為虛假信息.因此觀測網(wǎng)絡(luò)中既有一些丟失邊,又有一些虛假邊,不能反映真實(shí)的活羊調(diào)運(yùn)情況.如果采取實(shí)際調(diào)研的方法揭示觀測網(wǎng)絡(luò)中丟失與虛假的鏈路需要耗費(fèi)高額的成本,所以本文將利用精確的鏈路預(yù)測算法[11],得到更加接近于真實(shí)也更加完整的活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò).由兩部分決定,一是網(wǎng)絡(luò)被分成若干群的方案P3(見圖4(a)),二是分屬于兩個(gè)群的兩點(diǎn)之間產(chǎn)生連邊的概率矩陣Q3(見圖4(b)).網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)被分為三組,分別由三種形狀標(biāo)識(shí),概率矩陣Q 中的元素為式中:lOαβ為在AO中組α 和組β 之間的實(shí)際連邊數(shù),而rαβ為兩組之間可能的最大連邊數(shù).

      2 全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)

      鏈路預(yù)測的主要目的之一就是網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[13].本文從以上不完整的活羊調(diào)運(yùn)觀測網(wǎng)絡(luò)(圖3)出發(fā),利用隨機(jī)分塊模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中所有鏈路的信度,然后根據(jù)鏈路信度的排序識(shí)別丟失邊和虛假邊;通過改進(jìn)后的貪婪算法,加入一些預(yù)測到的丟失邊,刪除觀測網(wǎng)絡(luò)中可能存在的虛假邊,從而得到全國活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò).

      2.1 隨機(jī)分塊模型

      隨機(jī)分塊模型是最普適性的網(wǎng)絡(luò)模型之一[14-17].該模型將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分成若干個(gè)群,兩個(gè)節(jié)點(diǎn)是否鏈接的概率只取決于節(jié)點(diǎn)所在的群.用Ω 表示全體分群方案組成的集合,給定一個(gè)具體方案P∈Ω 和這個(gè)方案下一個(gè)具體的連邊概率矩陣Q,一個(gè)隨機(jī)分塊模型M 就確定了,即M=

      (P,Q).

      以其中一種隨機(jī)分塊模型M3為例,該模型

      圖4 隨機(jī)分塊模型M3Fig.4 Random block model M3

      2.2 鏈路的信度

      概率p(Axy=1|AO)可以用來表征鏈路{vx,vy}的信度[11,13],

      2.5 兩組患兒并發(fā)癥情況 對照組患兒并發(fā)癥發(fā)生率25.0%(10/40),3例(7.5%)肺炎,2例(5.0%)肺不張,外心包積液、低心排血量綜合征、敗血癥、瞳孔不等大、精神異常各1例(2.5%)。觀察組并發(fā)癥發(fā)生率4.8%(2/41),其中1例(2.4%)穿刺處血腫,1例(2.4%)封堵器脫落。

      式中:|Q|是矩陣元素的數(shù)目,等于網(wǎng)絡(luò)劃分的群數(shù)的平方,而

      對于某P 中的兩個(gè)群α 和β,rαβ表示兩個(gè)群中所有可能的連邊數(shù),lOαβ表示所觀察到的網(wǎng)絡(luò)AO中連接兩個(gè)群α 和β 的連邊數(shù),則根據(jù)Beta函數(shù)積分公式,可以得到鏈路{vx,vy}信度的最終結(jié)果

      式中:σx是節(jié)點(diǎn)vx所屬群的編號;σy是節(jié)點(diǎn)vy所屬的群的編號,

      對于一個(gè)只有5個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò),其分塊方式都有77種,遍歷18個(gè)節(jié)點(diǎn)所有可能的分塊方式,其計(jì)算量是不可接受的.因此結(jié)合統(tǒng)計(jì)力學(xué)中總體均值的形式,使用大都市算法[18]來抽樣相關(guān)分組更有利于得到鏈路信度的可靠性估計(jì).首先把觀測網(wǎng)絡(luò)(見圖3)中的18個(gè)節(jié)點(diǎn)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分別看作一組,每一步選擇一個(gè)隨機(jī)的節(jié)點(diǎn)并試圖把它移動(dòng)到一個(gè)隨機(jī)的其他組,計(jì)算H(式(5))的變化.如果ΔH≤0,這個(gè)移動(dòng)就被接受,否則,這個(gè)移動(dòng)以exp(-ΔH)的概率被接受繼續(xù)下一步移動(dòng),直到所有節(jié)點(diǎn)都移動(dòng)到同一個(gè)組的時(shí)候循環(huán)結(jié)束,最終得到18種分塊方式.

      根據(jù)式(4),遍歷以上18種分塊方式即可求出網(wǎng)絡(luò)中所有鏈路的信度.

      2.3 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

      Guimera和Sales-Pardo設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單的貪婪算法[11,13]:首先將網(wǎng)絡(luò)中所有的邊按照信度排序,然后每次將信度最低的邊刪除,同時(shí)連接一條信度最高的邊.此算法過程中,丟失邊和虛假邊的數(shù)目是相等的,這顯然是不真實(shí)的.本文改進(jìn)了貪婪算法,將“刪邊-加邊”的操作分開進(jìn)行.首先進(jìn)行“刪邊”,每次將信度最低的一條邊刪除,這一操作僅當(dāng)網(wǎng)絡(luò)整體的信度增大的時(shí)候被接受.如果被拒絕,則對剩余邊中信度最低的邊繼續(xù)進(jìn)行上述過程,直到連續(xù)5次被拒絕后停止.然后進(jìn)行“加邊”,每次連接一條信度最高的邊,這一操作也僅當(dāng)網(wǎng)絡(luò)整體的信度?(式7)增大的時(shí)候被接受.如果被拒絕,則對剩余邊中信度最高的邊繼續(xù)進(jìn)行上述過程,直到連續(xù)5次被拒絕后停止.

      根據(jù)改進(jìn)后的貪婪算法得到全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)缺失鏈路(見表1)和虛假鏈路(見表2),增加丟失鏈路,刪除虛假鏈路就得到了一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò),即全國活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)A(見圖5).此重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對于觀測網(wǎng)絡(luò)的可信度?=(A|AO)(式7)達(dá)到最大值.

      表1 缺失鏈路及其信度Tab.1 Missing link and its reliability

      表2 虛假鏈路及其信度Tab.2 False link and its reliability

      圖5 全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)圖Fig.5 Reconstructed network graph with national live sheep migration

      在以上重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(圖5)中,共有18 個(gè)節(jié)點(diǎn),37條邊.其中,節(jié)點(diǎn)山東的度為13,節(jié)點(diǎn)四川的度為9,節(jié)點(diǎn)吉林的度為6.66.7%的省份有3~4條連邊.節(jié)點(diǎn)浙江的度最?。?/p>

      由表1 可知,與河南有關(guān)的兩條鏈路(四川-河南、吉林-河南)的信度較高.據(jù)調(diào)查,河南是我國主要的活羊集散地之一,全省有幾十個(gè)規(guī)模較大的活羊交易市場,因此他們之間存在活羊調(diào)運(yùn)的可能性較大.表2 中安徽-山東、貴州-山東這兩條鏈路信度較低,可能因?yàn)榘不?、貴州也是較大的活羊集散地,且他們與山東的羊養(yǎng)殖模式類似,所以存在活羊調(diào)運(yùn)的可能性較?。纱丝磥?,預(yù)測是符合實(shí)際的.

      對以上的活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)過程進(jìn)行了5次實(shí)驗(yàn),5次實(shí)驗(yàn)得到的丟失鏈路與虛假鏈路完全相同.為進(jìn)一步驗(yàn)證所得結(jié)果的可靠性,在重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)去掉一些保留路徑,再隨機(jī)加上同等數(shù)量的其他路徑,得到了一個(gè)構(gòu)造網(wǎng)絡(luò).利用以上方法,對構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),結(jié)果準(zhǔn)確地預(yù)測出了去掉和增加的路徑,還原了重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的面貌.可見,本文得到的活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是比較可靠的.另一方面,根據(jù)市場調(diào)查和電話采訪,山西與內(nèi)蒙古之間確實(shí)存在活羊調(diào)運(yùn)情況,這條鏈路在活羊調(diào)運(yùn)觀測網(wǎng)絡(luò)中是不存在的,屬于預(yù)測到的丟失鏈路.由此可知,本文得到的活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是比較真實(shí)的.

      3 結(jié)論與應(yīng)用

      本文根據(jù)2014年3月全國活羊調(diào)運(yùn)信息,利用ArcGIS軟件得到全國活羊調(diào)運(yùn)觀測圖,根據(jù)隨機(jī)分塊模型和大都市算法,通過Matlab軟件計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)中所有可能存在的鏈路的信度,運(yùn)用改進(jìn)后的貪婪算法得到觀測網(wǎng)絡(luò)中缺失的15條鏈路和虛假的5條鏈路,最終重構(gòu)了全國活羊調(diào)運(yùn)網(wǎng)絡(luò).

      本文所得到的活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò),共有18個(gè)節(jié)點(diǎn),37條邊.其中,節(jié)點(diǎn)山東的連邊數(shù)最多,其次是四川,吉林.顯然這幾個(gè)省份與其他省份的羊群貿(mào)易往來最多,疫情傳播的風(fēng)險(xiǎn)最大.因此在疫病流行時(shí),應(yīng)從這幾個(gè)省份開始采取相關(guān)措施,有效地切斷傳播途徑,將疫病控制在一個(gè)有限的范圍內(nèi),減少經(jīng)濟(jì)損失.除此之外,在此重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,還可以預(yù)測每個(gè)節(jié)點(diǎn)的感染途徑,感染時(shí)間和染病概率,為制定動(dòng)物疫病的防控措施提供了很好的依據(jù).

      以上活羊調(diào)運(yùn)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)不僅適用于小反芻獸疫,也為研究其他羊類疫?。ㄈ绮剪斒暇 ⒖谔阋叩龋┨峁┝艘罁?jù).

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