CN109993576B - 一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统，该方法包括：采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询。本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法及系统采集服务项目的服务质量评价指标历史参数，并根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果，以根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询，过程简单，效率高。

Description

一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统

技术领域

本发明涉及信息通信应用技术领域，尤其涉及一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统。

背景技术

为了让消费者拥有更好的用户体验，需要在消费者享受服务之前咨询相关服务时，向消费者提供相关服务的服务质量评价报告，以满足消费者的要求。

另外，服务项目的发展也需要时时关注，因此，需要对服务项目提供相关服务的服务质量评价报告，以清晰地告知服务项目的发展缺点，促进服务项目的完善发展。

目前，服务项目种类多，指标变化快，然而，传统的服务质量评价方法对服务项目往往只有一个固定的服务质量评价模型，远远不能满足这些服务项目的服务质量评价。

因此，提供一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法和系统，解决服务质量评价模型无法适应对服务项目的服务质量评价。

根据本发明的一个方面，提供一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，包括以下步骤：

采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；

根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；

根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，还包括：

采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标；

根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，还包括：

根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型。

进一步地，根据预设周期采集的服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数调整服务质量评价模型的服务质量评价指标以及各服务质量评价指标历史参数的权重。

进一步地，服务质量评价模型为：

V＝(t₁，ω₁；…；t_n，ω_n)

其中，V为服务质量评价结果，t_i为服务质量评价指标，i＝1，2，…，n，ω_i为各服务质量评价指标的权重。

进一步地，利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数进行自动爬取、收集和存储。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，还包括：对服务质量评价指标历史参数进行语义分析，以分类至不同的服务质量评价指标中。

进一步地，服务质量评价报告包括服务质量雷达图、服务质量体检图和服务质量画像。

根据本发明的另一方面，提供一种服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，包括：

参数采集服务器，用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；

服务质量评价服务器，用于根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；

服务质量评价报告生成及存储服务器，用于根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，还包括：

服务质量评价模型构建服务器，用于根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型，

其中，参数采集服务器，还用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标。

本发明与现有技术相比具有以下的优点：

1.本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法及系统采集服务项目的服务质量评价指标历史参数，并根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果，以根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询，过程简单，效率高；

2.本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法及系统根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型，能够及时调整成适合评价服务项目的服务质量评价模型。

附图说明

以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法流程图；

图2是本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的系统框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

图1是本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法流程图，参见图1，本发明提供的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，包括以下步骤：

S110，采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数。

具体地，利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标历史参数进行自动爬取、收集和存储。

服务质量评价的“群众路线”原则对服务感知数据的采集工作在广度和规模两个方面提出了巨大的挑战。其中广度方面，既有全网的服务评价数据，如：公共的平台类网站，专业和地方性的论坛，又有企业内部的管理信息系统数据或单机磁盘文件数据。同时，规模方面这些数据又往往是以万或者百万为单位的数据集。对于如此规模的数据，必须借助自动化的支撑工具方能实现评价数据的有效采集。为此，在“数据采集引擎”中采用大数据领域比较主流的“网络爬虫”技术解决全网数据，即各种公共网站评价数据的抓取工作。同时对于可以进行数据交换的企业，基于各类通讯协议实现双方数据的自动对接。最后，对于评审过程中的电子化文档，根据不同格式定义专属的导入工具实现结构化，非结构数据的全面导入。上述工作的IT支撑技术相对成熟，系统开发的技术难度不高，但工作量相对较多(主要是各类通信标准、数据协议、文件格式繁多，以及对接企业或网站的个性化问题繁琐)。

服务评价群众路线导致相关的数据采集任务巨大，一方面需要使用大量爬虫从各类互联网平台获取用户的服务评价信息；另一方面需要与建立正式联系的政府机构、行业协会和认证企业形成连续不断的数据交换接口；最后还将发展百万级的服务体验用户，进行数据收集。对于最终建成的系统，数据采集点数将以“万”为单位进行计量。因此需要按照大数据平台的模式，形成可扩展的“数据采集”服务器群，以应对不断扩展的评价数据资源数量。而课题的研究阶段，至少需要2台X86服务器对9个验证行业，3种不同的采集方式(爬虫、接口交换、体验用户回传)实现支持。因此，大数据处理平台“数据采集”用服务器群需要购置3台X86服务器，形成覆盖各种数据采集方式的并行“评价数据”采集设备资源池；

设备规格型号拟购置联想(Lenovo)X3650服务器，该设备功能和技术指标如下：U机架式，2颗Xeon E5处理器，32GB内存，3块1TB 2.5SAS硬盘，阵列卡支持RAID0,1,5，冗余电源，DVD-RW。

S120，根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果。

具体地，对服务质量评价指标历史参数进行语义分析，以分类至不同的服务质量评价指标中。采集消费者在互联网中留存的大量结构化和非结构化服务评价信息；并以此为基础，对企业的服务质量进行分析和评价。这中间涉及大量评价信息的采集执行，评价文本的智能切词和评价语义的感知分析、并最终计算形成各验证行业及众多评价企业超高维度的服务质量评价指标，同时这些指标将向全社会进行公布并接受查询。

对于多渠道、多种类的海量服务评价数据源，其评价数据在信息内容、存储格式、传输报文以及数据质量等方面千差万别。为实现上述多数据源、异构数据的有效整合，将依托《服务质量感知和评价数据交换标准》通过服务的形式实现数据标准的定义、发布、自动转换和运行质量监控等功能。同时，基于统一的服务质量感知和评价数据，按照“指标工厂”的概念，通过对评价元数据和计算组件的组装，将实现评价指标多行业、多客户、个性化指标的体系化定义及计算任务的自动化调度和实时执行管理功能。最后，数据和指标两类元数据及相关服务将通过统一的企业服务总线实现与其他系统(包括：采集、处理、计算和发布)的对接和集成，一体化的实现对服务质量评价工作的支撑。

大数据应用场景如下：一方面基础计算任务量巨大，服务评价信息涉及全国近6亿网民在互联网上广泛留存的行为和文本信息；另一方面，随着覆盖行业的拓展和评价视角的深化计算任务将持续的线性甚至指数化的增长。面对这种应用模式，大数据处理平台普遍摒弃传统的单服务器持续升级的工作模式，而是采用更加有效和廉价的并行计算模式(通过顶层的调度平台，实现计算设备的随时加入和计算任务在计算资源间的自动均衡分配)，目前这种并行的数据处理架构已将相当成熟，是国内外大数据公司普遍采用的工作模式。大数据处理平台“任务调度”用服务器群正是这种并行处理模式的支撑中枢。它首先需要2台X86服务器分别负责整个并行处理集群的设备增减和计算任务调度管理功能。同时为了保障对整个集群的可靠调度，需要通过1台X86服务器实现与这2台集群管理服务器的热备，保障集群计算能力的连续有效。因此，大数据处理平台“任务调度”用服务器群需要3台X86服务器，形成高可用、可扩展的分布式数据处理能力。然而，大数据处理平台“任务调度”用服务器群所需服务器台数包括但不限于3台，大数据处理平台“任务调度”用服务器群所需服务器台数的具体数量根据数据处理量实际需求而定。

设备规格型号拟购置联想(Lenovo)X3650服务器，该设备功能和技术指标如下：U机架式，2颗Xeon E5处理器，32GB内存，3块1TB 2.5SAS硬盘，阵列卡支持RAID0,1,5，冗余电源，DVD-RW。

服务质量评价模型为：

V＝(t₁，ω₁；…；t_n，ω_n)

其中，V为服务质量评价结果，t_i为服务质量评价指标，i＝1，2，…，n，ω_i为各服务质量评价指标的权重。

用于动态多维的服务质量测评及评价的基本工作模式是对广泛采集到的用户服务感知信息(接受服务过程中的过程留存信息和服务完成后的评价反馈信息)通过统计学分析及机器智能学习等方法进行服务评价特征的智能提取。并形成刻画服务过程中各类干系人(企业、服务、用户等)的感知标签库。由于服务种类的众多，服务场景的丰富，服务受众心理和体验的个性化差异，相关的标签库将汇聚形成上千个服务评价维度。服务评价的指标就将以这个维度丰满，内容庞大的标签库和评价信息库为基础以各类数学模型和数学算法为基础计算得出。从感知分析到指标计算，整个评价指标的过程涉及的数学计算规模将非常庞大。因此在指标计算方面还需要按照大数据平台的模式，形成可扩展的“指标计算”服务器群，以应对规模空前，且会不断扩展的评价指标计算需求。同时，考虑到课题研究阶段的探索性，基础数据量较小，探索性较强的特征，在“指标计算”用服务器组方面前期计划购置2台X86服务器，即形成计算资源池，以应对计算任务的弹性。又便于任务的调度，支持不同研究任务对计算资源的独占性需要。因此，大数据处理平台“指标计算”用服务器群需要购置2台X86服务器，形成可伸缩和可调度“评价指标”计算设备资源池；

设备规格型号拟购置联想(Lenovo)X3650服务器，该设备功能和技术指标如下：U机架式，2颗Xeon E5处理器，32GB内存，3块1TB 2.5SAS硬盘，阵列卡支持RAID0,1,5，冗余电源，DVD-RW。

S130，根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询。

具体地，根据服务质量评价指标的个数，输出多维的服务质量评价结果，根据该多维的服务质量评价结果生成服务质量雷达图、服务质量体检图和服务质量画像。因此，服务质量评价报告包括服务质量雷达图、服务质量体检图和服务质量画像。用户通过服务项目主题参数查询服务质量评价报告。例如，服务项目运营方查询服务质量评价报告，发现运营过程中的问题，以改进并完善服务项目。消费者查询服务质量评价报告，获取服务项目的优势和劣势，以挑选适合自己的服务项目。

本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法采集服务项目的服务质量评价指标历史参数，并根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果，以根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询，过程简单，效率高。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，还包括：

S100，采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标。

具体地，利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标进行自动爬取、收集和存储。

S101，根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型。

具体地，服务质量评价指标历史参数中占比大的服务质量评价指标具有大权重，服务质量评价指标历史参数中占比小的服务质量评价指标具有小权重。

上述服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，还包括：

根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型。具体地，根据预设周期采集的服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数调整服务质量评价模型的服务质量评价指标以及各服务质量评价指标历史参数的权重，使得服务质量评价模型是多维动态的，而不是一个单纯的分数，更能客观地表达出服务项目真实的服务质量，给消费者一个清晰的多维动态的服务质量评价结果，使消费者能够根据自身需求合理地选择适合自己的服务项目，给服务项目运营方一个清晰的多维动态的服务质量评价结果，使服务项目运营方能够清楚具体地了解该服务项目的哪些方面需要改进。

本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的方法根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型，能够及时调整成适合评价服务项目的服务质量评价模型。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

图2是本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的系统框图，参见图2，本发明提供的服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，包括：

参数采集服务器，用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；

服务质量评价服务器，用于根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；

服务质量评价报告生成及存储服务器，用于根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询。

本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的系统采集服务项目的服务质量评价指标历史参数，并根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果，以根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询，过程简单，效率高。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，还包括：

服务质量评价模型构建服务器，用于根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型，

其中，参数采集服务器，还用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标。

进一步地，上述服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，还包括：

服务质量评价模型构建服务器，还用于根据服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标更新服务质量评价模型，具体地，根据预设周期采集的服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数调整服务质量评价模型的服务质量评价指标以及各服务质量评价指标历史参数的权重；

参数采集服务器，还用于根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标。

本发明的服务质量感知、数据采集处理与分析的系统根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型，能够及时调整成适合评价服务项目的服务质量评价模型。

进一步地，服务质量评价模型为：

V＝(t₁，ω₁；…；t_n，ω_n)

其中，V为服务质量评价结果，t_i为服务质量评价指标，i＝1，2，…，n，ω_i为各服务质量评价指标的权重。

进一步地，利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数进行自动爬取、收集和存储。

进一步地，对服务质量评价指标历史参数进行语义分析，以分类至不同的服务质量评价指标中。

进一步地，根据服务质量评价报告对相应的服务项目进行服务质量评价画像。

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.一种服务质量感知、数据采集处理与分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数进行自动爬取、收集和存储;

采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标：对服务质量评价指标历史参数进行语义分析，以分类至不同的服务质量评价指标中；

根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型；服务质量评价模型为：

V＝(t1，ω1；…；tn，ωn)

其中，V为服务质量评价结果，ti为服务质量评价指标，i＝1，2，…，n，ωi为各服务质量评价指标的权重；

根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；

根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询；服务质量评价报告包括服务质量雷达图、服务质量体检图和服务质量画像;

根据预设周期采集的服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数调整服务质量评价模型的服务质量评价指标以及各服务质量评价指标历史参数的权重;

根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型。

2.一种服务质量感知、数据采集处理与分析的系统，其特征在于，包括：

参数采集服务器，用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标历史参数；

利用网络爬虫技术对互联网中服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数进行自动爬取、收集和存储;

对服务质量评价指标历史参数进行语义分析，以分类至不同的服务质量评价指标中；

其中，参数采集服务器，还用于采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标;根据预设周期采集服务项目主题参数以及该服务项目的服务质量评价指标，以更新服务质量评价模型;

服务质量评价服务器，用于根据服务质量评价指标历史参数和服务质量评价模型获取该服务项目的服务质量评价结果；

服务质量评价模型为：

V＝(t1，ω1；…；tn，ωn)

其中，V为服务质量评价结果，ti为服务质量评价指标，i＝1，2，…，n，ωi为各服务质量评价指标的权重；

服务质量评价报告生成及存储服务器，用于根据服务质量评价结果生成服务质量评价报告并存储，供用户查询;

服务质量评价报告包括服务质量雷达图、服务质量体检图和服务质量画像;

服务质量评价模型构建服务器，用于根据服务质量评价指标构建该服务项目的服务质量评价模型，

根据预设周期采集的服务项目主题参数、该服务项目的服务质量评价指标和服务质量评价指标历史参数调整服务质量评价模型的服务质量评价指标以及各服务质量评价指标历史参数的权重。

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