CN105913342A - 一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，包括通过网络相互连接的社区平台和用户终端，所述的用户终端访问社区平台获取信息，所述的用户终端包括居民终端、公共服务机构终端和商户终端，所述的社区平台分别从居民终端、公共服务机构终端和商户终端获取居民个人信息及行为数据、与所述居民个人信息相关联的服务数据和与所述居民个人信息相关联的消费数据，并进行数据挖掘分析和居民需求预测，向居民终端推送行为建议，向公共服务机构终端和商户终端推送服务建议和市场活动建议。与现有技术相比，本发明采用大数据挖掘，实现供求链式预测，推送个性化建议，达到居民、商户和公共服务机构共赢的目的，利于政府工作管理。
Description
技术领域
本发明涉及一种智慧社区系统，尤其是涉及一种基于大数据挖掘算法的智慧社区平台，属于移动互联网技术领域。
背景技术
社区是居民的生活共同体，在急剧的城市化进程中，随着大城市居民生活节奏的加快，社区居民之间的联系与共同活动时间日益减少，相互之间沟通交流少，导致社区管理人员难以获得社区居民的需求，社区内资源如医疗设施、健身场地利用不合理、消息通知到达不及时，不利于社区工作的顺利展开和社区服务水平的针对性提高。
申请号为201510938531.X的中国专利公开了一种基于微信公众平台的安全社区移动管理系统，包括工作人员平台、与工作人员平台进行信息交流的个人移动终端；社区居民平台、与社区居民平台进行信息交流的个人移动终端；搭建社区居民与社区工作人员之间通信连接的数据交互平台及平台管理端。社区居民可以通过系统平台快速地了解社区概况、参与社区活动、上报社区情况、请求社区救援，社区工作人员可以通过平台参与社区管理、接受工作安排、参与社区工作、汇报工作进展与绩效，平台管理端根据社区居民、社区工作人员上传至数据交互平台的数据，统计、分析并及时将居民发送的信息生成任务定向推送到工作人员平台、社区工作人员，实现了“人人享有安全，人人享有健康”安全社区理念。然而该管理系统仅限于社区内工作人员与居民的信息交流，没有针对居民的行为数据进行分析，且数据来源有限，不能面向社区外的服务提供对象或组织机构进行推广。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种数据来源广、功能齐全的基于大数据挖掘算法的智慧社区系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，包括通过网络相互连接的社区平台和用户终端，所述的用户终端访问社区平台获取信息，其特征在于，所述的用户终端包括居民终端、公共服务机构终端和商户终端，所述的社区平台分别从居民终端、公共服务机构终端和商户终端获取居民个人信息及行为数据、与所述居民个人信息相关联的服务数据和与所述居民个人信息相关联的消费数据，并进行数据挖掘分析和居民需求预测，向居民终端推送行为建议，向公共服务机构终端和商户终端推送服务建议和市场活动建议。
所述的居民个人信息包括住址、年龄、性别、职业。
所述的行为数据包括消费数据、运动数据、日常交通数据。
所述的行为数据获取方法为：通过居民终端中的社区系统APP直接上传至社区平台，或通过与所述社区系统APP相关联的支付APP及运动APP上传至社区平台，例如支付宝、微信支付、QQ钱包支付，咕咚运动APP、郁金香APP。
所述的服务数据包括医院提供的医疗记录数据、银行提供的信用数据、政府机构提供的居民基本信息数据、文体机构提供的产品数据。
所述的社区平台包括数据处理模块、算法分析模块和信息推送模块。
所述的数据处理模块进行数据挖掘分析，具体采用C-Means数据聚类算法与模糊神经网络数据融合相结合的方法，对数据进行融合、聚类。
所述的算法分析模块运用基于聚类和贝叶斯信息准则的隐马尔科夫预测模型对融合、聚类后的数据进行分析，建立居民行为模型，对居民的行为进行预测。
所述的信息推送模块根据行为预测结果，向居民终端推送与运动计划、出行时间、消费产品、服务产品有关的行为建议，分别向公共服务机构终端和商户终端推送与目标居民客户、服务产品有关的服务建议和市场活动建议，并接收用户终端的反馈信息，将反馈信息发送至数据处理模块。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)社区平台分别从居民终端、公共服务机构终端和商户终端获取居民个人信息及行为数据、服务数据和消费数据，并进行数据挖掘分析和居民需求预测，向居民终端推送行为建议，向公共服务机构终端和商户终端推送服务建议和市场活动建议，实现供求链式预测，达到居民、商户和公共服务机构共赢的目的，利于政府工作管理。
(2)居民个人信息包括住址、年龄、性别、职业，有利于针对不同类居民群体，推送个性化建议。
(3)居民行为数据包括消费数据、运动数据、日常交通数据，有利于发现居民行为喜好，总结行为规律，提出合理建议，督促居民养成良好的生活习惯。
(4)行为数据可通过居民终端中的社区系统APP直接上传至社区平台，或通过与所述社区系统APP相关联的支付APP及运动APP上传至社区平台，方便快捷，占用时间少。
(5)服务数据包括医院提供的医疗记录数据、银行提供的信用数据、政府机构提供的居民基本信息数据、文体机构提供的产品数据，从健康、消费力、居民稳定性、文体爱好等方面进行预测，数据覆盖面广，利于公共服务机构改善服务水平，提高居民生活水平。
(6)数据处理模块采用fuzzy C-Means(模糊C-均值)数据聚类算法与模糊神经网络数据融合相结合的方法，对数据进行融合和聚类，打破了传统的静态分类方法，极大提高了fuzzy C-Means数据聚类的速度。
(7)算法分析模块运用基于聚类和贝叶斯信息准则的隐马尔科夫预测模型对融合、聚类后的数据进行分析，建立居民行为模型，对居民的行为进行预测，突破传统的对个体的分析预测，构建群体协同过滤挖掘方法，对属性相似度高的群体进行预测，从而进行捆绑式销售。
(8)信息推送模块不仅向用户终端推送建议，同时接受反馈消息，利于系统不断优化。
附图说明
图1为本发明系统组成框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图1所示，一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，包括通过网络相互连接的社区平台1和用户终端，用户终端访问社区平台1获取信息，用户终端包括居民终端21、公共服务机构终端22和商户终端23，社区平台1分别从居民终端21、公共服务机构终端22和商户终端23获取居民个人信息及行为数据、与所述居民个人信息相关联的服务数据和与所述居民个人信息相关联的消费数据，并进行数据挖掘分析和居民需求预测，向居民终端21推送行为建议，分别向公共服务机构终端22和商户终端23推送服务建议和市场活动建议。
社区平台1包括数据处理模块11、算法分析模块和信息推送模块13。
居民终端可为PC机、手机，居民个人信息包括住址、年龄、性别、职业，可在居民终端21注册账户时输入；行为数据包括消费数据、运动数据、日常交通数据，如消费水平、支付方式、健身时间及类别、出行时间及类别、私家车使用时间等，行为数据反映了居民的个人习惯及喜好，结合对应的年龄、职业等居民个人信息，可建立有效的居民购买力模型和居民消费选择模型来甄选出很有可能购买产品或需要服务的目标客户。
行为数据获取方法为：通过居民终端21中的社区系统APP直接上传至社区平台1，具体可通过社区系统APP浏览商品或购买商品来形成数据，或通过与所述社区系统APP相关联的支付APP及运动APP上传至社区平台1，例如支付宝、微信支付、QQ钱包支付，咕咚运动APP、郁金香APP，将系统账号与支付APP、运动APP关联，省去自行输入数据的时间。
服务数据包括医院提供的医疗记录数据、银行提供的信用数据、政府机构提供的居民基本信息数据、文体机构提供的产品数据；消费数据包括商家提供的产品销售记录，例如产品售出数量、总价、售出时间、地点等；建立数据处理模块11与公共服务机构终端22和商户终端23之间的数据传输通道，一旦产生数据，则终端向数据处理模块11发送数据，及时更新。
数据处理模块11进行数据挖掘分析，具体采用fuzzy C-Means数据聚类算法与模糊神经网络数据融合相结合的方法，对数据进行融合和聚类。Fuzzy C-Means数据聚类是一种模糊聚类，每一输入向量不属于某一特定的聚类，而是由其归属程度来表现各聚类的程度；神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数，这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性，从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。神经网络是模拟人脑内部结构，在模拟推理、自动学习等方面接近人脑的自组织和并行处理的数学模型。其优点之一是，不依赖于对象，通过学习将输入、输出以权值的方式编码，把它们联系起来。神经网络在数据挖掘中的优势是：噪声数据的强承受能力，对数据分类的高准确性，以及可用各种算法进行规则提取。二者结合打破了传统的静态分类方法，极大提高了fuzzy C-Means的速度。
算法分析模块12运用基于聚类和贝叶斯信息准则的隐马尔科夫预测模型对融合、聚类后的数据进行分析，建立居民行为模型，对居民的行为进行预测。突破传统的对个体的分析预测，构建群体协同过滤挖掘方法，对属性相似度高的群体进行预测，从而进行捆绑式销售。
信息推送模块13根据行为预测结果，向居民终端21推送与运动计划、出行时间、消费产品、服务产品有关的行为建议，分别向公共服务机构终端22和商户终端23推送与目标居民客户、服务产品有关的服务建议和市场活动建议，例如，根据居民个人习惯、体育场馆高峰使用时间，结合天气、每日事件，预测体育场馆预订情况、停车场拥挤度，向居民建议其运动时间、地点，根据社区居民整体消费水平、消费倾向及消费时间，为商家有针对性的开展市场活动提供决策依据；同时接收用户终端的反馈信息，并发送至数据处理模块11，将数据更新，使系统不断优化。
本发明围绕“智慧到社区，服务到家庭”的核心主题，依托数据挖掘技术，整合政府区域平台、社区平台、个人健康数据等相关数据，开启智慧社区应用新模式，有利于政府的区域管理。基于数据融合与数据挖掘技术，依托物联网、移动互联网、云计算等现代信息技术的国内首个便民服务领域的数据挖掘平台软件，利用整合的政府区域平台、社区平台、个人医疗数据等相关数据，并开发出一套依托以上数据的数据挖掘和分析软件分别针对政府、商家、居民，从不同的角度为其出具数据挖掘分析报告，对政府、商家和居民的行为举动提出有效的建议。
Claims (7)
1.一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，包括通过网络相互连接的社区平台和用户终端，所述的用户终端访问社区平台获取信息，其特征在于，所述的用户终端包括居民终端、公共服务机构终端和商户终端，所述的社区平台分别从居民终端、公共服务机构终端和商户终端获取居民个人信息及行为数据、与所述居民个人信息相关联的服务数据和与所述居民个人信息相关联的消费数据，并进行数据挖掘分析和居民需求预测，向居民终端推送行为建议，向公共服务机构终端和商户终端推送服务建议和市场活动建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的居民个人信息包括住址、年龄、性别、职业。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的行为数据包括消费数据、运动数据、日常交通数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的行为数据获取方法为：通过居民终端中的社区系统APP直接上传至社区平台，或通过与所述社区系统APP相关联的支付APP及运动APP上传至社区平台。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的服务数据包括医院提供的医疗记录数据、银行提供的信用数据、政府机构提供的居民基本信息数据、文体机构提供的产品数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的社区平台包括：
数据处理模块，该模块对来自用户终端的数据进行挖掘分析；
算法分析模块，该模块根据挖掘分析后的数据建立居民行为模型，对居民的行为进行预测；
信息推送模块，该模块根据行为预测结果，向居民终端推送与运动计划、出行时间、消费产品、服务产品有关的行为建议，分别向公共服务机构终端和商户终端推送与目标居民客户、服务产品有关的服务建议和市场活动建议，并接收用户终端的反馈信息，将反馈信息发送至数据处理模块。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据挖掘算法的智慧社区系统，其特征在于，所述的算法分析模块运用基于聚类和贝叶斯信息准则的隐马尔科夫预测模型对融合、聚类后的数据进行分析，建立居民行为模型。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160831 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |