首先安装必要的Python库： pip install transformers networkx pyvis spacy python -m spacy download en_core_web_sm 基础实现：从文本到图谱的转换 以下是使用LLM进行知识图谱构建的基本框架： import json import networkx as nx from transformers import ...

技术方法概要：研究采用公开的WHO标准化数据，空间分析使用Moran's I和LISA算法，R 0 计算基于9天传染期的指数增长模型，网络分析通过Python的NetworkX包实现，拓扑参数包括度中心性和中介中心性，统计检验采用Kolmogorov-Smirnov方法。

运用空间统计方法计算Moran's I指数评估疫情空间自相关性，采用指数增长模型估算基本再生数 (R 0)和倍增时间，并创新性地构建了基于Pearson相关系数和共现频率的双重网络模型，使用NetworkX工具分析节点中心性。