流感爆发事件预测数据集基于推特
数据来源：互联网公开数据
标签：流感,爆发预测,推特数据,公共卫生,时间序列,空间分布,关键词分析
数据概述：
本数据集旨在通过分析推特上的流感相关推文，预测不同地区和日期的流感爆发空间时间模式。数据来源于美国，涵盖不同州在不同周的推文数据。具体任务是对每个州每周的推文进行分析，预测下一周是否会爆发流感。根据美国疾病控制与预防中心（CDC）的流感活动地图，流感活动分为从最低到最高的四个等级，如果活动等级达到最高，则认为发生了流感爆发。
数据用途概述：
该数据集适用于流感爆发预测、公共卫生监测、时空数据分析等多种场景。研究人员可以通过分析推文数据，预测流感活动的空间和时间分布；公共卫生机构可以利用这些预测结果进行资源分配和干预措施规划；政策制定者可以根据预测结果评估公共卫生政策的有效性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解流感爆发的预测方法和数据分析技巧。
变量信息：
预测任务的输入是每个州每周所有推文中指定关键词的计数。输出是下一周该州是否会发生流感爆发，若无爆发则为零，否则为一。以下是所有变量的简要说明：
flu_locations：州列表。
flu_keywords：关键词列表，包含525个指定关键词。
flu_X_：所有地点和所有周的输入数据。
flu_Y_：所有地点和所有周的输出数据。
