CN109285263A - 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 - Google Patents
一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109285263A CN109285263A CN201811207684.7A CN201811207684A CN109285263A CN 109285263 A CN109285263 A CN 109285263A CN 201811207684 A CN201811207684 A CN 201811207684A CN 109285263 A CN109285263 A CN 109285263A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ballot
- voter
- option
- poll
- default
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C13/00—Voting apparatus
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大数据无纸化会议投票预测方法，包括：获取所有预投票人的身份ID，对获取身份ID的预投票人进行所有历史投票数据获取，对获取的历史投票数据进行筛选，预测参加会议的预投票人投票情况。本发明能够对工作人员在投、计票环节节省时间，还可以精确统计赞成票数和反对票数，防止工作人员失误造成重新计票，并且通过计算预测值确定未投票人投赞成票还是反对票，营造环保环境。
Description
技术领域
本发明涉及一种无纸化会议技术领域，特别是涉及一种基于大数据无纸化会议投票预测方法。
背景技术
无纸化会议，是由从传统会议的研发、施工基础上提出来的无纸化会议交互系统新概念，是基于移动互联网的无纸化会议交互系统。无纸化会议从传统的纸质为信息记录载体转化成以平板电脑、智能手机为载体的数字化、移动化的多媒体，利用智能手机的便携性，把会议从固定的会议室延伸场外的移动终端。然而，现有的投票方式一般为纸质投票和人工计票，在投、计票环节会耗费大量时间，也会浪费纸张，这是现目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于大数据无纸化会议投票预测方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明公开了一种基于大数据无纸化会议投票预测方法，包括：
获取所有预投票人的身份ID，对获取身份ID的预投票人进行所有历史投票数据获取，对获取的历史投票数据进行筛选，预测参加会议的预投票人投票情况。
在本发明的一种优选实施方式中，对获取的历史投票数据进行筛选的方法为：
获取投票人u和投票人v共同参加投票的历史投票数据，计算投票人u和投票人v间的共同投票相关性，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则投票人v与投票人u相关，否则投票人v与投票人u不相关；
其投票人u和投票人v间的共同投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)′是投票人u和投票人v之间的共同投票相关性；
Ru,k是投票人u对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人u对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Rv,k是投票人v对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人v对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Iu,v是投票人u和投票人v共同投票项目的集合；
α是投票人u和投票人v的第一调节系数，取值范围(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括：S32，获取投票人u和投票人v所有参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则判断所有投票相关性是否大于或等于预设第二相关性，若所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，所述预设第二相关性大于预设第一相关性，则投票人u与投票人v相关，否则投票人u和投票人v不相关；
其投票人u和投票人v间的所有投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″是投票人u和投票人v之间的所有投票相关性；
Iu是投票人u所有参加投票项目的集合；
Iv是投票人v所有参加投票项目的集合；
β为第二调节参数，且为小于α的正数；
Su,p是投票人u对投票项目集合Iu中投票项目p的投票值；
是投票人u对投票项目集合Iu的平均投票值；
Sv,g是投票人v对投票项目集合Iv中投票项目g的投票值；
是投票人v对投票项目集合Iv的平均投票值。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括：获取投票人u和投票人v各自单独参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，或/和所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，
则判断单独投票互斥性是否大于或等于预设互斥性，若单独投票互斥性大于或等于预设互斥性，则投票人u与投票人v不相关，否则投票人u和投票人v相关；
其投票人u和投票人v间的单独投票互斥性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″′是投票人u和投票人v之间的投票互斥性；
Hu是投票人u单独参加投票项目的集合，不包括投票人v参加的集合；
Hv是投票人v单独参加投票项目的集合，不包括投票人u参加的集合；
χ为第三调节参数，取值范围(0,1)；
Ju,b是投票人u对投票项目集合Hu中投票项目b的投票值；
是投票人u对投票项目集合Hu的平均投票值；
Zv,d是投票人v对投票项目集合Hv中投票项目d的投票值；
是投票人v对投票项目集合Hv的平均投票值。
在本发明的一种优选实施方式中，投票人u和投票人v不为同一投票人。
在本发明的一种优选实施方式中，包括以下步骤：
S1，若检测到投票发起人发起预投票触发信号，则弹出投票填写页面，该投票填写页面至少包括投票标题、赞成选项和反对选项，所述赞成选项和反对选项不能同时选中；
S2，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，所述n1、n2和n3为自然数；
S3，若检测到投票触发信号，则弹出第一投票页面，检测是否在第一投票页面上投票：
S31，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S32，判断在单位时间t1内，是否选中反对选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S33，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0；
S4，判断赞成票数是否大于或等于预设赞成票数：
若赞成票数大于或等于预设赞成票数，则向参与投票用户发送投票结果展示页面；结束投票；
若赞成票数小于预设赞成票数，则执行步骤S5；
S5，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面；执行步骤S3；
S6，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；执行步骤S27；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，则投票失败；
S7，若检测到投票触发信号，则弹出第二投票页面，检测是否在第二投票页面上投票：
S71，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S72，判断在单位时间t2内，是否选中反对选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S73，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+0；执行步骤S24。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S33为，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；
计算弃权票用户投赞成票的赞成值，若弃权票用户投赞成票的赞成值大于或等于预设赞成值，则弃权票用户投赞成票；n1＝n1+1；
若弃权票用户投赞成票的赞成值小于预设赞成值，则弃权票用户投反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弹窗次数n4＝0，所述n1、n2、n3和n4为自然数；
步骤S5为，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，或n4大于或等于预设弹窗次数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面，n4＝n4+1；执行步骤S3。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弃权轮数n5＝0，所述n1、n2、n3和n5为自然数；
步骤S6为，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；n5＝n5+1，执行步骤S7；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，或n5大于或等于预设弃权轮数，则投票失败。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S5中还包括，若n小于预设发送人数，则向未弹窗用户或/和未投票用户发送投票提醒，执行以下步骤：
S61，获取未弹窗用户或/和未投票用户所关联的其它账号，向该其它账号发送投票信息；
S62，判断是否收到该其它账号的投票信息：
若收到该其它账号的投票信息为赞成选项，则n1＝n1+1；
若收到该其它账号的投票信息为反对选项，则n2＝n2+1；
若未收到该其它账号的投票信息，则n3＝n3+1。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明能够对工作人员在投、计票环节节省时间，还可以精确统计赞成票数和反对票数，防止工作人员失误造成重新计票，并且通过计算预测值确定未投票人投赞成票还是反对票，营造环保环境。
附图说明
图1是本发明流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明公开了一种基于大数据无纸化会议投票预测方法，包括：
获取所有预投票人的身份ID，对获取身份ID的预投票人进行所有历史投票数据获取，对获取的历史投票数据进行筛选，预测参加会议的预投票人投票情况。在本实施方式中，预投票人包括投票人u和投票人v，将投票人u作为未投票人，将投票人v作为已投票人，已投票人投赞成票或反对票之一，已投票人还可以投赞成票、反对票或弃权票之一，未投票人未投赞成票或反对票之一，或者未投票人未投赞成票、反对票或弃权票之一。
在本发明的一种优选实施方式中，对获取的历史投票数据进行筛选的方法为：
获取投票人u和投票人v共同参加投票的历史投票数据，计算投票人u和投票人v间的共同投票相关性，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则投票人v与投票人u相关，否则投票人v与投票人u不相关；
其投票人u和投票人v间的共同投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)′是投票人u和投票人v之间的共同投票相关性；
Ru,k是投票人u对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人u对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Rv,k是投票人v对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人v对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Iu,v是投票人u和投票人v共同投票项目的集合；
α是投票人u和投票人v的第一调节系数，取值范围(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括：S32，获取投票人u和投票人v所有参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则判断所有投票相关性是否大于或等于预设第二相关性，若所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，所述预设第二相关性大于预设第一相关性，则投票人u与投票人v相关，否则投票人u和投票人v不相关；
其投票人u和投票人v间的所有投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″是投票人u和投票人v之间的所有投票相关性；
Iu是投票人u所有参加投票项目的集合；
Iv是投票人v所有参加投票项目的集合；
β为第二调节参数，且为小于α的正数；
Su,p是投票人u对投票项目集合Iu中投票项目p的投票值；
是投票人u对投票项目集合Iu的平均投票值；
Sv,g是投票人v对投票项目集合Iv中投票项目g的投票值；
是投票人v对投票项目集合Iv的平均投票值。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括：获取投票人u和投票人v各自单独参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，或/和所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，
则判断单独投票互斥性是否大于或等于预设互斥性，若单独投票互斥性大于或等于预设互斥性，则投票人u与投票人v不相关，否则投票人u和投票人v相关；
其投票人u和投票人v间的单独投票互斥性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″′是投票人u和投票人v之间的投票互斥性；
Hu是投票人u单独参加投票项目的集合，不包括投票人v参加的集合；
Hv是投票人v单独参加投票项目的集合，不包括投票人u参加的集合；
χ为第三调节参数，取值范围(0,1)；
Ju,b是投票人u对投票项目集合Hu中投票项目b的投票值；
是投票人u对投票项目集合Hu的平均投票值；
Zv,d是投票人v对投票项目集合Hv中投票项目d的投票值；
是投票人v对投票项目集合Hv的平均投票值。
在本发明的一种优选实施方式中，投票人u和投票人v不为同一投票人。
在本发明的一种优选实施方式中，预测参加会议的预投票人投票情况包括：
判断参加会议的预投票人投赞成票的预测值，若预测值大于或等于预设阈值，则该预投票人为赞成票，否该预投票人不为赞成票；
其预测值的计算方法为：
其中，和分别依次为预设第一相关性、预设第二相关性和预设互斥性；
Pu是投票人u参加会议的投票预测值；
是投票人u对投票项目集合Iu的平均投票值；
是投票人u对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
是投票人u对投票项目集合Hu的平均投票值；
sim(u,v)′是投票人u和投票人v之间的共同投票相关性；
sim(u,v)″是投票人u和投票人v之间的所有投票相关性；
sim(u,v)″′是投票人u和投票人v之间的投票互斥性。
在本发明的一种优选实施方式中，包括以下步骤：
S1，若检测到投票发起人发起预投票触发信号，则弹出投票填写页面，该投票填写页面至少包括投票标题、赞成选项和反对选项，所述赞成选项和反对选项不能同时选中；
S2，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，所述n1、n2和n3为自然数；
S3，若检测到投票触发信号，则弹出第一投票页面，检测是否在第一投票页面上投票：
S31，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S32，判断在单位时间t1内，是否选中反对选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S33，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0；
S4，判断赞成票数是否大于或等于预设赞成票数：
若赞成票数大于或等于预设赞成票数，则向参与投票用户发送投票结果展示页面；结束投票；
若赞成票数小于预设赞成票数，则执行步骤S5；
S5，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面；执行步骤S3；
S6，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；执行步骤S27；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，则投票失败；
S7，若检测到投票触发信号，则弹出第二投票页面，检测是否在第二投票页面上投票：
S71，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S72，判断在单位时间t2内，是否选中反对选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S73，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+0；执行步骤S24。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S33为，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；
计算弃权票用户投赞成票的赞成值，若弃权票用户投赞成票的赞成值大于或等于预设赞成值，则弃权票用户投赞成票；n1＝n1+1；
若弃权票用户投赞成票的赞成值小于预设赞成值，则弃权票用户投反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弹窗次数n4＝0，所述n1、n2、n3和n4为自然数；
步骤S5为，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，或n4大于或等于预设弹窗次数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面，n4＝n4+1；执行步骤S3。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弃权轮数n5＝0，所述n1、n2、n3和n5为自然数；
步骤S6为，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；n5＝n5+1，执行步骤S7；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，或n5大于或等于预设弃权轮数，则投票失败。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S5中还包括，若n小于预设发送人数，则向未弹窗用户或/和未投票用户发送投票提醒，执行以下步骤：
S61，获取未弹窗用户或/和未投票用户所关联的其它账号，向该其它账号发送投票信息；
S62，判断是否收到该其它账号的投票信息：
若收到该其它账号的投票信息为赞成选项，则n1＝n1+1；
若收到该其它账号的投票信息为反对选项，则n2＝n2+1；
若未收到该其它账号的投票信息，则n3＝n3+1。在本实施方式中，所述其它账号为手机号、MSN、微信或QQ之一或任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括：
在服务器端预设有唯一的鉴权账号及与所述鉴权账号相对应的鉴权密码，判断客户端输入的鉴权账号、鉴权密码和验证码与服务器端上的鉴权账号和鉴权密码及服务器发送的验证码是否一致；
若客户端输入的鉴权账号、鉴权密码和验证码与服务器端上的鉴权账号和鉴权密码及服务器发送的验证码一致，则登录成功；
若客户端输入的鉴权账号与服务器端预设的所有鉴权账号均不一致，则提示输入的鉴权账号不存在，重新输入鉴权账号、鉴权密码和验证码；
若客户端输入的鉴权密码与服务器上预设的鉴权账号所对应的鉴权密码不一致，则提示输入的鉴权密码错误，重新输入鉴权账号、鉴权密码和验证码；
若客户端输入的验证码与服务器端发送的验证码不一致，则提示输入的验证码错误，服务器端重新发送新的验证码，重新输入鉴权账号、鉴权密码和验证码。在本实施方式中，验证码为数字、大写字母或小写字母之一或任意组合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，包括：
获取所有预投票人的身份ID，对获取身份ID的预投票人进行所有历史投票数据获取，对获取的历史投票数据进行筛选，预测参加会议的预投票人投票情况。
2.根据权利要求1所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，对获取的历史投票数据进行筛选的方法为：
获取投票人u和投票人v共同参加投票的历史投票数据，计算投票人u和投票人v间的共同投票相关性，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则投票人v与投票人u相关，否则投票人v与投票人u不相关；
其投票人u和投票人v间的共同投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)′是投票人u和投票人v之间的共同投票相关性；
Ru,k是投票人u对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人u对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Rv,k是投票人v对共同投票项目集合Iu,v中投票项目k的投票值；
是投票人v对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值；
Iu,v是投票人u和投票人v共同投票项目的集合；
α是投票人u和投票人v的第一调节系数，取值范围(0,1)。
3.根据权利要求1所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，还包括：S32，获取投票人u和投票人v所有参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，则判断所有投票相关性是否大于或等于预设第二相关性，若所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，所述预设第二相关性大于预设第一相关性，则投票人u与投票人v相关，否则投票人u和投票人v不相关；
其投票人u和投票人v间的所有投票相关性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″是投票人u和投票人v之间的所有投票相关性；
Iu是投票人u所有参加投票项目的集合；
Iv是投票人v所有参加投票项目的集合；
β为第二调节参数，且为小于α的正数；
Su,p是投票人u对投票项目集合Iu中投票项目p的投票值；
是投票人u对投票项目集合Iu的平均投票值；
Sv,g是投票人v对投票项目集合Iv中投票项目g的投票值；
是投票人v对投票项目集合Iv的平均投票值。
4.根据权利要求1所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，还包括：获取投票人u和投票人v各自单独参加投票的历史投票数据，若共同投票相关性大于或等于预设第一相关性，或/和所有投票相关性大于或等于预设第二相关性，
则判断单独投票互斥性是否大于或等于预设互斥性，若单独投票互斥性大于或等于预设互斥性，则投票人u与投票人v不相关，否则投票人u和投票人v相关；
其投票人u和投票人v间的单独投票互斥性的计算方法为：
其中，sim(u,v)″′是投票人u和投票人v之间的投票互斥性；
Hu是投票人u单独参加投票项目的集合，不包括投票人v参加的集合；
Hv是投票人v单独参加投票项目的集合，不包括投票人u参加的集合；
χ为第三调节参数，取值范围(0,1)；
Ju,b是投票人u对投票项目集合Hu中投票项目b的投票值；
是投票人u对投票项目集合Hu的平均投票值；
Zv,d是投票人v对投票项目集合Hv中投票项目d的投票值；
是投票人v对投票项目集合Hv的平均投票值。
5.根据权利要求2～4之一所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，投票人u和投票人v不为同一投票人。
6.根据权利要求1所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，若检测到投票发起人发起预投票触发信号，则弹出投票填写页面，该投票填写页面至少包括投票标题、赞成选项和反对选项，所述赞成选项和反对选项不能同时选中；
S2，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，所述n1、n2和n3为自然数；
S3，若检测到投票触发信号，则弹出第一投票页面，检测是否在第一投票页面上投票：
S31，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S32，判断在单位时间t1内，是否选中反对选项：
若在单位时间t1内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S33，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0；
S4，判断赞成票数是否大于或等于预设赞成票数：
若赞成票数大于或等于预设赞成票数，则向参与投票用户发送投票结果展示页面；结束投票；
若赞成票数小于预设赞成票数，则执行步骤S5；
S5，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面；执行步骤S3；
S6，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；执行步骤S27；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，则投票失败；
S7，若检测到投票触发信号，则弹出第二投票页面，检测是否在第二投票页面上投票：
S71，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中赞成选项，则该用户为赞成票；n1＝n1+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项，n1＝n1+0；
S72，判断在单位时间t2内，是否选中反对选项：
若在单位时间t2内，检测到为选中反对选项，则该用户为反对票；n2＝n2+1，n3＝n3-1；
若在单位时间t2内，检测到未选中反对选项，n2＝n2+0；
S73，判断在单位时间t2内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t2内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；n3＝n3+0；执行步骤S24。
7.根据权利要求6所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，步骤S33为，判断在单位时间t1内，是否选中赞成选项或反对选项：
若在单位时间t1内，检测到未选中赞成选项或反对选项，则该用户为弃权票；
计算弃权票用户投赞成票的赞成值，若弃权票用户投赞成票的赞成值大于或等于预设赞成值，则弃权票用户投赞成票；n1＝n1+1；
若弃权票用户投赞成票的赞成值小于预设赞成值，则弃权票用户投反对票；n2＝n2+1；
若在单位时间t1内，检测到选中赞成选项或反对选项，n3＝n3+0。
8.根据权利要求6所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弹窗次数n4＝0，所述n1、n2、n3和n4为自然数；
步骤S5为，判断n是否大于或等于预设发送人数，所述预设发送人数小于或等于预参加投票的投票用户人数，所述n＝n1+n2+n3；
若n大于或等于预设发送人数，或n4大于或等于预设弹窗次数，则执行S6；
若n小于预设发送人数，则重新向未弹出第一投票页面的用户发送第一投票页面，n4＝n4+1；执行步骤S3。
9.根据权利要求6所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，步骤S2为，若检测到投票生成触发信号，则生成第一投票页面，并将所述第一投票页面发送至预参加投票的投票用户；此时，赞成票数n1＝0，反对票数n2＝0，弃权票数n3＝0，弃权轮数n5＝0，所述n1、n2、n3和n5为自然数；
步骤S6为，判断弃权票数是否大于或等于预设弃权票数：
若弃权票数大于或等于预设弃权票数，则向投票发起人发送信息，询问投票发起人是否重新向未投票用户发送投票，若检测到向未投票用户发送投票，则向未投票用户发送第二投票页面，该第二投票页面包括赞成票数、反对票数和第一投票页面内容；n5＝n5+1，执行步骤S7；否则投票失败；
若弃权票数小于预设弃权票数，或n5大于或等于预设弃权轮数，则投票失败。
10.根据权利要求6所述的基于大数据无纸化会议投票预测方法，其特征在于，在步骤S5中还包括，若n小于预设发送人数，则向未弹窗用户或/和未投票用户发送投票提醒，执行以下步骤：
S61，获取未弹窗用户或/和未投票用户所关联的其它账号，向该其它账号发送投票信息；
S62，判断是否收到该其它账号的投票信息：
若收到该其它账号的投票信息为赞成选项，则n1＝n1+1；
若收到该其它账号的投票信息为反对选项，则n2＝n2+1；
若未收到该其它账号的投票信息，则n3＝n3+1。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811207684.7A CN109285263B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811207684.7A CN109285263B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109285263A true CN109285263A (zh) | 2019-01-29 |
| CN109285263B CN109285263B (zh) | 2020-10-13 |
Family
ID=65177838
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811207684.7A Active CN109285263B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109285263B (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101482961A (zh) * | 2009-02-16 | 2009-07-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 用户调查方法和系统 |
| CN101772013A (zh) * | 2010-01-26 | 2010-07-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于投票机制的wsn抗攻击节点定位方法 |
| CN103345645A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-09 | 复旦大学 | 面向网购平台的商品图像类别预测方法 |
| CN103533571A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-01-22 | 东南大学 | 基于投票策略的容错事件检测方法 |
| CN103886667A (zh) * | 2013-06-03 | 2014-06-25 | 绍兴数能网络技术开发有限公司 | 一种投票信息处理方法、装置及系统 |
| US20140317038A1 (en) * | 2013-04-23 | 2014-10-23 | International Business Machines Corporation | Predictive and descriptive analysis on relations graphs with heterogeneous entities |
| CN104915658A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-16 | 东南大学 | 一种基于情感分布学习的情感成分分析方法及其系统 |
| CN105144164A (zh) * | 2013-03-13 | 2015-12-09 | 谷歌公司 | 使用深度网络对概念术语评分 |
| CN105830065A (zh) * | 2013-12-19 | 2016-08-03 | 脸谱公司 | 在在线社交网络上生成推荐的搜索查询 |
| CN107368895A (zh) * | 2016-05-13 | 2017-11-21 | 扬州大学 | 一种结合机器学习和自动规划的动作知识提取方法 |
| CN107657487A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-02 | 厦门美柚信息科技有限公司 | 一种基于校验的广告投放方法及装置 |
| CN108198321A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 杭州数能科技有限公司 | 一种互联网投票方法以及相关装置 |
-
2018
- 2018-10-17 CN CN201811207684.7A patent/CN109285263B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101482961A (zh) * | 2009-02-16 | 2009-07-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 用户调查方法和系统 |
| CN101772013A (zh) * | 2010-01-26 | 2010-07-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于投票机制的wsn抗攻击节点定位方法 |
| CN105144164A (zh) * | 2013-03-13 | 2015-12-09 | 谷歌公司 | 使用深度网络对概念术语评分 |
| US20140317038A1 (en) * | 2013-04-23 | 2014-10-23 | International Business Machines Corporation | Predictive and descriptive analysis on relations graphs with heterogeneous entities |
| CN103886667A (zh) * | 2013-06-03 | 2014-06-25 | 绍兴数能网络技术开发有限公司 | 一种投票信息处理方法、装置及系统 |
| CN103345645A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-09 | 复旦大学 | 面向网购平台的商品图像类别预测方法 |
| CN103533571A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-01-22 | 东南大学 | 基于投票策略的容错事件检测方法 |
| CN105830065A (zh) * | 2013-12-19 | 2016-08-03 | 脸谱公司 | 在在线社交网络上生成推荐的搜索查询 |
| CN104915658A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-16 | 东南大学 | 一种基于情感分布学习的情感成分分析方法及其系统 |
| CN107368895A (zh) * | 2016-05-13 | 2017-11-21 | 扬州大学 | 一种结合机器学习和自动规划的动作知识提取方法 |
| CN107657487A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-02 | 厦门美柚信息科技有限公司 | 一种基于校验的广告投放方法及装置 |
| CN108198321A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 杭州数能科技有限公司 | 一种互联网投票方法以及相关装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109285263B (zh) | 2020-10-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bowler et al. | Right‐wing populist party supporters: Dissatisfied but not direct democrats | |
| Schroeder | Social theory after the internet: Media, technology and globalization | |
| Skoric et al. | Social media, political expression, and participation in Confucian Asia | |
| Swank et al. | An intersectional analysis of gender and race for sexual minorities who engage in gay and lesbian rights activism | |
| AU2012337301B2 (en) | Facial recognition using social networking information | |
| CN107025713B (zh) | 即时通信群聊场景中电子投票的实现方法和装置 | |
| CN106572049A (zh) | 一种身份验证方法及装置 | |
| CN107424284A (zh) | 一种电子投票方法 | |
| WO2017018016A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
| CN106134134A (zh) | 即时消息传递 | |
| CN109600305A (zh) | 提醒处理方法、设置方法及服务器、智能终端及介质 | |
| CN105553996B (zh) | 处理数据访问请求的方法及装置 | |
| CN107481384A (zh) | 一种投票方法和装置、计算机装置、可读存储介质 | |
| CN106096034A (zh) | 应用程序日志管理方法及装置 | |
| Harff | Political content from virtual ‘friends’: How influencers arouse young women’s political interest via parasocial relationships | |
| CN109285263A (zh) | 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法 | |
| Feldman et al. | Limits of elite influence on public opinion | |
| JP2006260102A (ja) | 対話行動評価装置および方法 | |
| CN109272594B (zh) | 一种海量数据环境下无纸化会议签到判断工作方法 | |
| Lebo et al. | The comparative dynamics of party support in Great Britain: Conservatives, Labour and the Liberal Democrats | |
| Star | A tale of two movements?: Environmental non-government organisations and community action on climate change | |
| CN106097534A (zh) | 一种用于会议记录的智能投票系统 | |
| CN110637311B (zh) | 轻触预订 | |
| CN206993152U (zh) | 一种业务处理系统、虚拟操作装置及atm机 | |
| CN111859356A (zh) | 应用程序登录方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 401121 No. 19, datagu East Road, Xiantao street, Yubei District, Chongqing Patentee after: Chongqing Yangsheng Technology Group Co.,Ltd. Address before: 400010 No.19 datavalley East Road, Xiantao street, Yubei District, Chongqing Patentee before: CHONGQING YANGSHENG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |