CN109285263B - 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 PDF

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CN109285263B CN201811207684.7A CN201811207684A CN109285263B CN 109285263 B CN109285263 B CN 109285263B CN 201811207684 A CN201811207684 A CN 201811207684A CN 109285263 B CN109285263 B CN 109285263B
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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

一种基于大数据无纸化会议投票预测方法
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:
Figure BDA0001831622720000021
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;
Figure BDA0001831622720000022
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;
Figure BDA0001831622720000023
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:
Figure BDA0001831622720000024
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;
Figure BDA0001831622720000031
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;
Figure BDA0001831622720000032
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:
Figure BDA0001831622720000033
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;
Figure BDA0001831622720000041
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;
Figure BDA0001831622720000042
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:
Figure BDA0001831622720000091
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;
Figure BDA0001831622720000092
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;
Figure BDA0001831622720000093
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:
Figure BDA0001831622720000094
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;
Figure BDA0001831622720000101
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;
Figure BDA0001831622720000102
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:
Figure BDA0001831622720000103
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;
Figure BDA0001831622720000104
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;
Figure BDA0001831622720000111
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:
Figure BDA0001831622720000112
其中,
Figure BDA0001831622720000113
Figure BDA0001831622720000114
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;
Figure BDA0001831622720000115
是投票人u对投票项目集合Iu的平均投票值;
Figure BDA0001831622720000116
是投票人u对共同投票项目集合Iu,v的平均投票值;
Figure BDA0001831622720000117
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 (9)

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,其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:
Figure FDA0002635383320000011
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;
Figure FDA0002635383320000012
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;
Figure FDA0002635383320000013
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);
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,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:
Figure FDA0002635383320000021
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;
Figure FDA0002635383320000022
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;
Figure FDA0002635383320000023
是投票人v对投票项目集合Iv的平均投票值。
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: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:
Figure FDA0002635383320000031
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;
Figure FDA0002635383320000032
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;
Figure FDA0002635383320000033
是投票人v对投票项目集合Hv的平均投票值。
4.根据权利要求2~3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。
5.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。
6.根据权利要求5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。
7.根据权利要求5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。
8.根据权利要求5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。
9.根据权利要求5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。
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