Published January 1, 2023
| Version v1
Publication
Open
COV19-Dijkstra: A COVID-19 Propagation Model Based on Dijkstra's Algorithm
Creators
- 1. University of Hassan II Casablanca
- 2. Al Baha University
- 3. University of Sfax
- 4. University of Lubumbashi
Description
The presence of the coronavirus, known as COVID-19, has prompted several researchers to study the mode of spread and the different defense mechanisms of the virus.As a reminder, obtaining a vaccine, for which much research is being conducted around the world, is a long and expensive process and it is unlikely that the pandemic can be treated in time.In this article, we present a new way to assess and limit the spread of the virus while trying to answer the following important questions: How to use the shortest path algorithm in a graph to analyze and better understand the spread of the virus?How to use the predictive power of the graph using the shortest path algorithm to find the relationships of a person who might be most at risk?The designed algorithm simulates how the virus spreads and infects people through the graph.Since the size of the collected COVID-19 data can reach a large volume over time and speaking of the graph concept, the NOSQL database including Neo4j which is a graph oriented NOSQL database is used for data collection, storage and processing.To enable the design and optimization of virus defense systems, this study proposes a feasible approach to quantify and predict the danger of a virus infection within a community.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
دفع وجود فيروس كورونا، المعروف باسم COVID -19، العديد من الباحثين إلى دراسة طريقة انتشار الفيروس وآليات الدفاع المختلفة للفيروس. على سبيل التذكير، يعد الحصول على لقاح، والذي يتم إجراء الكثير من الأبحاث حوله في جميع أنحاء العالم، عملية طويلة ومكلفة ومن غير المحتمل أن يمكن علاج الوباء في الوقت المناسب. في هذه المقالة، نقدم طريقة جديدة لتقييم انتشار الفيروس والحد منه مع محاولة الإجابة على الأسئلة المهمة التالية: كيفية استخدام أقصر مسار خوارزمية في رسم بياني لتحليل انتشار الفيروس وفهمه بشكل أفضل ؟كيفية استخدام القوة التنبؤية للرسم البياني باستخدام أقصر خوارزمية مسار للعثور على علاقات الشخص الذي قد يكون أكثر عرضة للخطر ؟تحاكي الخوارزمية المصممة كيفية انتشار الفيروس وإصابته للناس من خلال الرسم البياني. نظرًا لأن حجم بيانات COVID -19 التي تم جمعها يمكن أن يصل إلى حجم كبير بمرور الوقت وبالحديث عن مفهوم الرسم البياني، يتم استخدام قاعدة بيانات NOSQL بما في ذلك Neo4j وهي قاعدة بيانات NOSQL موجهة نحو الرسم البياني لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها. لتمكين تصميم وتحسين أنظمة الدفاع عن الفيروسات، تقترح هذه الدراسة نهجًا عمليًا لتحديد خطر الإصابة بالفيروس والتنبؤ به داخل المجتمع.Translated Description (French)
La présence du coronavirus, connu sous le nom de COVID-19, a incité plusieurs chercheurs à étudier le mode de propagation et les différents mécanismes de défense du virus. Pour rappel, l'obtention d'un vaccin, pour lequel de nombreuses recherches sont menées dans le monde entier, est un processus long et coûteux et il est peu probable que la pandémie puisse être traitée à temps. Dans cet article, nous présentons une nouvelle façon d'évaluer et de limiter la propagation du virus tout en essayant de répondre aux questions importantes suivantes : Comment utiliser l'algorithme du chemin le plus court dans un graphique pour analyser et mieux comprendre la propagation du virus ?Comment utiliser le pouvoir prédictif du graphique en utilisant l'algorithme du chemin le plus court pour trouver les relations d'une personne qui pourrait être la plus à risque ?L'algorithme conçu simule la façon dont le virus se propage et infecte les personnes à travers le graphique. Étant donné que la taille des données COVID-19 collectées peut atteindre un grand volume au fil du temps et en parlant du concept de graphique, la base de données NOSQL, y compris Neo4j qui est une base de données NOSQL orientée graphique, est utilisée pour la collecte, le stockage et le traitement des données. Pour permettre la conception et l'optimisation des systèmes de défense antivirale, cette étude propose une approche réalisable pour quantifier et prédire le danger d'une infection virale au sein d'une communauté.Translated Description (Spanish)
La presencia del coronavirus, conocido como COVID-19, ha llevado a varios investigadores a estudiar el modo de propagación y los diferentes mecanismos de defensa del virus. Como recordatorio, obtener una vacuna, para la cual se están realizando muchas investigaciones en todo el mundo, es un proceso largo y costoso y es poco probable que la pandemia pueda tratarse a tiempo. En este artículo, presentamos una nueva forma de evaluar y limitar la propagación del virus al tratar de responder las siguientes preguntas importantes: ¿Cómo usar el algoritmo de ruta más corta en un gráfico para analizar y comprender mejor la propagación del virus?¿Cómo usar el poder predictivo del gráfico utilizando el algoritmo de ruta más corta para encontrar las relaciones de una persona que podría estar en mayor riesgo?El algoritmo diseñado simula cómo el virus se propaga e infecta a las personas a través del gráfico. Dado que el tamaño de los datos recopilados sobre COVID-19 puede alcanzar un gran volumen a lo largo del tiempo y hablando del concepto de gráfico, la base de datos NOSQL que incluye Neo4j, que es una base de datos NOSQL orientada a gráficos, se utiliza para la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Para permitir el diseño y la optimización de los sistemas de defensa contra virus, este estudio propone un enfoque factible para cuantificar y predecir el peligro de una infección por virus dentro de una comunidad.Files
jcssp.2023.75.86.pdf.pdf
Files
(709.8 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:f48996c918e08d55c1c012549c9ab2ec
|
709.8 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- COV19 - Dijkstra: نموذج انتشار COVID -19 بناءً على خوارزمية ديكسترا
- Translated title (French)
- COV19-Dijkstra : un modèle de propagation de la COVID-19 basé sur l'algorithme de Dijkstra
- Translated title (Spanish)
- COV19-Dijkstra: un modelo de propagación de COVID-19 basado en el algoritmo de Dijkstra
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4321597485
- DOI
- 10.3844/jcssp.2023.75.86
References
- https://openalex.org/W118995730
- https://openalex.org/W2095656202
- https://openalex.org/W2484037414
- https://openalex.org/W2516734083
- https://openalex.org/W2767368979
- https://openalex.org/W2918100086
- https://openalex.org/W3002539152
- https://openalex.org/W3011127849
- https://openalex.org/W3013545331
- https://openalex.org/W3015886046
- https://openalex.org/W3015952469
- https://openalex.org/W3016952174
- https://openalex.org/W3017015186
- https://openalex.org/W3033201346
- https://openalex.org/W3045484596
- https://openalex.org/W3092754453
- https://openalex.org/W3105249229
- https://openalex.org/W3109632957
- https://openalex.org/W3111314986