CN110516909A - 一种基于大数据分析的城乡资源管理系统 - Google Patents

一种基于大数据分析的城乡资源管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于大数据分析的城乡资源管理系统，包括：资源监测端、云端服务器和用户终端；资源监测端，获取城乡区域的资源信息，并将资源信息向云端服务器传输；云端服务器的主控模块，通过无线通信模块接收资源监测端传输的资源信息，并向存储模块传输进行存储；大数据处理模块，对存储模块中存储的资源信息进行处理，以获取城乡区域的优势信息和劣势信息，并向大数据分析模块传输；大数据分析模块，对存储模块中的资源信息和大数据处理模块获取的城乡区域的优势信息和劣势信息进行分析，以获取城乡区域的资源配置推荐信息，向主控模块传输；主控模块，将资源配置推荐信息通过无线通信模块向用户终端传输向用户显示。

Description

一种基于大数据分析的城乡资源管理系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于大数据分析的城乡资源管理系统。
背景技术
随着科学技术的不断发展，大数据分析应用于人们工作和生活的方方面面，改变着人们的生活，同时也不断地促进着社会的发展。我国幅员辽阔，拥有664个城市和3万多个乡镇，不同城市和乡镇的人才资源、自然资源以及矿产资源等资源都各不相同，从而使得对于城乡资源的监控和管理十分不便；
因此，提出一种基于大数据分析的城乡资源管理系统。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于大数据分析的城乡资源管理系统，用以实现对城乡区域的资源信息的监控和管理，并根据资源信息获取该城乡区域的资源配置推荐信息。
本发明实施例中提供了一种基于大数据分析的城乡资源管理系统，包括：资源监测端、云端服务器和用户终端；其中，
所述资源监测端，用于获取城乡区域的资源信息，并将所述资源信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器，包括主控模块、无线通信模块、存储模块、大数据处理模块和数据分析模块；
所述主控模块，用于通过所述无线通信模块接收所述资源监测端传输的所述资源信息，并向所述存储模块传输进行存储；所述大数据处理模块，用于对所述存储模块中存储的所述资源信息进行处理，以获取所述城乡区域的优势信息和劣势信息，并向所述大数据分析模块传输；所述大数据分析模块，用于对所述存储模块中的所述资源信息和所述大数据处理模块获取的所述城乡区域的优势信息和劣势信息进行分析，以获取所述城乡区域的资源配置推荐信息，并将所述资源配置推荐信息向所述主控模块传输；所述主控模块，用于将所述资源配置推荐信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输；
所述用户终端，用于将所述云端服务器传输的所述资源配置信息向用户显示。
在一个实施例中，所述无线通信模块，包括WiFi通信模块、4G通信模块以及蓝牙模块中的一种或者多种。
在一个实施例中，所述用户终端，包括输入模块、控制模块和显示模块；
所述输入模块，用于使所述用户输入资源查询信息，并向所述控制模块传输；所述控制模块，用于将所述资源查询信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器的主控模块，用于在通过所述无线通信模块接收到所述用户终端传输的所述资源查询信息时，基于所述存储模块查询所述资源查询信息对应的资源信息，并将所查询到的所述资源信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输；
所述用户终端的控制模块，用于将所述云端服务器传输的所述资源信息向所述显示模块传输进行显示。
在一个实施例中，所述输入模块，包括键盘、话筒以及触摸显示屏中的一种或多种。
在一个实施例中，所述存储模块，还包括信息识别单元、第一存储区、第二存储区、第三存储区、第四存储区和加密单元；
所述资源信息，包括人力资源信息、自然资源信息、矿产资源信息和旅游资源信息中的一种或多种；
所述信息识别单元，用于对所述主控模块传输的所述资源信息进行识别，当识别到所述资源信息为所述人力资源信息时，向所述第一存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述自然资源信息时，向所述第二存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述矿产资源信息时，向所述第三存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述旅游资源信息时，向所述第三存储区传输进行存储；
所述加密单元，用于采用第一加密算法对所述第一存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第二加密算法对所述第二存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第三加密算法对所述第三存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第四加密算法对所述第四存储区内的资源信息进行加密。
在一个实施例中，所述第一加密算法、第二加密算法、第三加密算法以及第四加密算法，包括DES加密算法、RSA加密算法、数字签名加密算法以及AES加密算法中的一种或多种。
在一个实施例中，所述云端服务器，还包括计时模块；
所述计时模块，用于按照预设计时周期进行计时，当计时结束后，向所述主控模块传输计时结束信号；所述主控模块，用于接收到所述计时模块传输的所述计时结束信号后，将所述大数据分析模块获取的所述资源配置推荐信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输。
在一个实施例中，所述云端服务器，用于将所述资源配置推荐信息向所述用户终端传输之前，对所述用户终端的身份进行验证；
所述云端服务器，用于向所述用户终端传输用户名获取指令；
所述用户终端，用于接收到所述云端服务器传输的所述用户名获取指令时，将所述用户终端的用户名信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器，用于将所述用户终端传输的所述用户名信息与所述云端服务器内预设的用户名信息存储库中的信息进行比对，当所述用户名信息与所述用户名信息存储库中的信息比对一致时，将所述资源配置推荐信息向所述用户终端传输；当所述用户名信息与所述用户名信息存储库中的信息比对不一致时，切断与所述用户终端的通信连接，并将所述用户终端传输的所述用户名信息加入禁止访问名单。
在一个实施例中，所述云端服务器，还包括报警模块；
所述云端服务器的主控模块，还用于接收到所述用户终端传输的所述用户名信息时，与所述禁止访问名单内的用户名信息进行比对，当比对一致时，向所述报警模块传输报警信息；
在一个实施例中，在对所述城乡区域的资源配置推荐信息时，还需要根据所述城乡区域的优势信息和劣势信息以及所述资源信息，智能控制所述大数据分析模块进行智能精准资源配置，在所述智能精准资源配置的过程中包括如下步骤：
步骤S1、构建一个资源配置数据集，所述资配置数据集为一个四元数据集：
N＝(V,J,S,T)
其中，N为构建的四元数据集，V为区域数据集，J为资源信息数据集，S为指标权重数据集，T为区域对资源的期望数据集，所述数据集V、J、S、T均为矩阵，V为N1行Q1列的矩阵，N1行表示含有N1个地区，Q1列表示每个地区均从Q1个指标来进行评价，所述Q1个指标和每个地区对应的指标值通过区域的优势信息和劣势信息来确定；
矩阵J含有N2行Q2列，每一行均代表一种资源，每一列代表资源对应的一种属性，则任意位置的值代表该位置的行对应的资源在该位置的列对应属性上的数值化后的取值；
矩阵S为为Q1行Q2列，每一行代表一个区域数据集对应的一个指标，每一列代表资源数据集的一种属性，即任意位置的值代表该位置的行对应的指标与该位置的列对应的资源的属性之间的权重系数，且所述系数值为0-1之间的预设值；
矩阵T为N1行N2列，其中每一行代表一个区域，每一列代表一种资源，则矩阵任意位置的值，代表该位置的行对应的区域对该位置的列对应的资源的期望值，为预设值，取值为0-10之间；
步骤S2、对于所述资源配置数据集，利用公式(1)得到指标转变矩阵VS；
其中，VSi,j为转变矩阵VS的第i行j列的值，Vi,n1为区域数据集的第i行n1列的值，Sn2,j为所述资源的期望数据集的第n2行第j列的值，Sn3,j为所述资源的期望数据集的第n3行第j列的值，i＝1、2、3……N1,j＝1、2、3……Q2；n1＝1、2、3……Q1，n2＝1、2、3……Q1，n3＝1、2、3……Q1；
步骤S3、利用公式(2)对资源信息数据集进行数值整理：
其中，J1i,j为对资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j列的值，Ji,j为资源管理数据集第i行j列的值，Ji2,j为资源管理数据集第i2行j列的值，i＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N2，j＝1、2、3……Q2；
步骤S4、利用公式(3)计算区域与资源之间的推荐得分；
其中，Fi,j区域与资源之间的推荐得分矩阵F的第i行j列的值，即为第i个区域与第j种资源之间的推荐得分，Ti,j为区域对资源的期望数据集的第i行j列的值，VSi,j2为转变矩阵VS的第i行j2列的值，J1i,j2为资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j2列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2,j2＝1、2、3……Q2；
步骤S5、利用公式(4)对所述推荐得分矩阵进行调整，
其中，RTi,j对所述推荐得分矩阵进行调整后的矩阵得到的最终矩阵RT的第i行j列的值，Fi2,j为推荐得分矩阵F的第i2行j列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N1；
最终，矩阵RT的每一列均代表一种资源对所有区域的推荐值，根据所述资源能供应的区域数量K，选择所述资源对应列中最大的K个值所对应的区域为资源配置区域，能对所述资源做到智能精准资源配置。
所述报警模块，用于接收到所述主控模块传输的所述报警信息时，播放预设的提示语音以提醒所述云端服务器处的工作人员。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明所提供一种基于大数据分析的城乡资源管理系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种基于大数据分析的城乡资源管理系统，如图1所示，包括：资源监测端11、云端服务器12和用户终端13；其中，
资源监测端11，用于获取城乡区域的资源信息，并将资源信息向云端服务器12传输；
云端服务器12，包括主控模块121、无线通信模块122、存储模块123、大数据处理模块124和大数据分析模块125；
主控模块121，用于通过无线通信模块122接收资源监测端传输的资源信息，并向存储模块123传输进行存储；大数据处理模块124，用于对存储模块中存储的资源信息进行处理，以获取城乡区域的优势信息和劣势信息，并向大数据分析模块125传输；大数据分析模块125，用于对存储模块123中的资源信息和大数据处理模块124获取的城乡区域的优势信息和劣势信息进行分析，以获取城乡区域的资源配置推荐信息，并将资源配置推荐信息向主控模块121传输；主控模块121，用于将资源配置推荐信息通过无线通信模块122向用户终端13传输；
用户终端13，用于将云端服务器12传输的资源配置信息向用户显示。
上述系统的工作原理在于：资源监测端11将获取的城乡区域的资源信息向云端服务器12传输；云端服务器12的主控模块121通过无线通信模块122接收资源监测端11传输的资源信息，并向存储模块123传输进行存储；云端服务器12的大数据处理模块124根据存储模块123中存储的资源信息，获取城乡区域的优势信息和劣势信息并向大数据分析模块125传输；大数据分析模块125，根据存储模块123中的资源信息和大数据处理模块124获取的城乡区域的优势信息和劣势信息，获取城乡区域的资源配置推荐信息，并将资源配置推荐信息向主控模块121传输；主控模块121将资源配置推荐信息通过无线通信模块122向用户终端13传输进行显示。
上述系统的有益效果在于：通过资源监测端，实现了对城乡区域的资源信息的获取；通过云端服务器的主控模块、无线通信模块和存储模块，实现了对资源信息的接收和存储；并且通过大数据处理模块，实现了对该城乡区域的优势信息和劣势信息的获取；通过大数据分析模块，实现了对该城乡区域的资源配置推荐信息的获取；并通过用户终端实现了将资源配置推荐信息向用户的显示；与传统技术相比，上述系统不仅实现了对城乡区域的资源信息的监控，并且通过云端服务器还实现了对资源信息的分析和管理，进一步地还实现了对资源配置推荐信息的获取。
在一个实施例中，无线通信模块，包括WiFi通信模块、4G通信模块以及蓝牙模块中的一种或者多种。上述技术方案中通过多种通信方式实现了云端服务器的通信功能。
在一个实施例中，用户终端，包括输入模块、控制模块和显示模块；
输入模块，用于使用户输入资源查询信息，并向控制模块传输；控制模块，用于将资源查询信息向云端服务器传输；
云端服务器的主控模块，用于在通过无线通信模块接收到用户终端传输的资源查询信息时，基于存储模块查询资源查询信息对应的资源信息，并将所查询到的资源信息通过无线通信模块向用户终端传输；
用户终端的控制模块，用于将云端服务器传输的资源信息向显示模块传输进行显示。上述技术方案中用户通过用户终端的输入模块将资源查询信息向用户终端的控制模块传输，控制模块将资源查询信息向云端服务器传输；云端服务器的主控模块，根据用户终端传输的资源查询信息基于存储模块查询资源查询信息对应的资源信息，并将所查询到的资源信息通过无线通信模块向用户终端传输进行显示，从而实现了用户终端对云端服务器内所存储的资源信息的获取与查询。
在一个实施例中，输入模块，包括键盘、话筒以及触摸显示屏中的一种或多种。上述技术方案中通过多种器件实现了输入模块的功能。
在一个实施例中，存储模块，还包括信息识别单元、第一存储区、第二存储区、第三存储区、第四存储区和加密单元；资源信息，包括人力资源信息、自然资源信息、矿产资源信息和旅游资源信息中的一种或多种；
信息识别单元，用于对主控模块传输的资源信息进行识别，当识别到资源信息为人力资源信息时，向第一存储区传输进行存储；当识别到资源信息为自然资源信息时，向第二存储区传输进行存储；当识别到资源信息为矿产资源信息时，向第三存储区传输进行存储；当识别到资源信息为旅游资源信息时，向第三存储区传输进行存储；
加密单元，用于采用第一加密算法对第一存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第二加密算法对第二存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第三加密算法对第三存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第四加密算法对第四存储区内的资源信息进行加密。上述技术方案中通过存储模块的信息识别单元，实现了将主控模块传输的资源信息的类型的识别，并根据所识别的资源信息的类别，分别将资源信息向第一存储区、第二存储区、第三存储区、第四存储区传输进行存储，并且通过加密单元实现了对不同存储区内所存储的资源信息进行加密处理，从而实现了对资源信息的加密存储，提高了云端服务器对资源信息存储的安全性。
在一个实施例中，第一加密算法、第二加密算法、第三加密算法以及第四加密算法，包括DES加密算法、RSA加密算法、数字签名加密算法以及AES加密算法中的一种或多种。上述技术方案中通过多种加密算法实现了加密单元的功能。
在一个实施例中，云端服务器，还包括计时模块；
计时模块，用于按照预设计时周期进行计时，当计时结束后，向主控模块传输计时结束信号；主控模块，用于接收到计时模块传输的计时结束信号后，将大数据分析模块获取的资源配置推荐信息通过无线通信模块向用户终端传输。上述技术方案中通过计时模块，实现了主控模块按照预设计时周期(例如预设时间周期为：1个月)向用户终端传输资源配置推荐信息，避免了系统连续运行，影响系统的使用寿命。
在一个实施例中，云端服务器，用于将资源配置推荐信息向用户终端传输之前，对用户终端的身份进行验证；
云端服务器，用于向用户终端传输用户名获取指令；
用户终端，用于接收到云端服务器传输的用户名获取指令时，将用户终端的用户名信息向云端服务器传输；
云端服务器，用于将用户终端传输的用户名信息与云端服务器内预设的用户名信息存储库中的信息进行比对，当用户名信息与用户名信息存储库中的信息比对一致时，将资源配置推荐信息向用户终端传输；当用户名信息与用户名信息存储库中的信息比对不一致时，切断与用户终端的通信连接，并将用户终端传输的用户名信息加入禁止访问名单。上述技术方案中云端服务器将资源配置推荐信息向用户终端传输之前，向用户终端传输用户名获取指令，用户终端将用户终端的用户名信息向云端服务器传输；云端服务器将用户终端传输的用户名信息与云端服务器内预设的用户名信息存储库中的信息进行比对，比对一致时，将资源配置推荐信息向用户终端传输；比对不一致时，切断与用户终端的通信连接，并将用户终端传输的用户名信息加入禁止访问名单；从而实现了云端服务器向用户终端传输资源配置推荐信息之前，对用户终端的身份验证，从而有效地提高了资源配置推荐信息传输的安全性。
在一个实施例中，云端服务器，还包括报警模块；
云端服务器的主控模块，还用于接收到用户终端传输的用户名信息时，与禁止访问名单内的用户名信息进行比对，当比对一致时，向报警模块传输报警信息；报警模块，用于接收到主控模块传输的报警信息时，播放预设的提示语音以提醒云端服务器处的工作人员。上述技术方案中云端服务器的主控模块将用户终端传输的用户名信息与禁止访问名单内的用户名信息比对一致时，向报警模块传输报警信息；从而实现了当禁止访问名单内的用户名信息对应的用户终端与云端服务器建立通信连接时，向报警模块传输报警信息进行报警的功能，并且通过报警模块播放预设的提示语音(例如预设的提示语音：用户终端恶意访问，请及时处理)，以提醒云端服务器处的工作人员及时进行处理。
在一个实施例中，在对城乡区域的资源配置推荐信息时，还需要根据城乡区域的优势信息和劣势信息以及资源信息，智能控制大数据分析模块进行智能精准资源配置，在智能精准资源配置的过程中包括如下步骤：
步骤S1、构建一个资源配置数据集，资配置数据集为一个四元数据集：
N＝(V,J,S,T)
其中，N为构建的四元数据集，V为区域数据集，J为资源信息数据集，S为指标权重数据集，T为区域对资源的期望数据集，数据集V、J、S、T均为矩阵，V为N1行Q1列的矩阵，N1行表示含有N1个地区，Q1列表示每个地区均从Q1个指标来进行评价，Q1个指标和每个地区对应的指标值通过区域的优势信息和劣势信息来确定；
其中，确定指标Q1和Q1的指标值的方法为，区域信息的N1个指标为所有区域的的优势信息和劣势信息进行汇总后去除重复信息后剩余的区域相关信息构成指标，且每个区域的各个指标的取值为，当区域信息指标为该区域的优势信息时，指标对应的值为1，区域信息指标为劣势信息时，指标的值为-1，区域信息指标对应的信息跟该区域无关，则指标对应的值为0；
例如区域数据集中，只含有两个区域：
第一个区域含有的优势信息为：水上交通、地理环境，第一个区域的劣势信息为陆地交通、农业水平，气候环境
第二个区域的优势信息为：农业水平、地理环境、空中运输，第二个区域的劣势信息为水上交通、陆地交通、服务业水平
则这个区域数据集含有的指标为：水上交通、地理环境、陆地交通、农业水平、空中运输、服务业水平、气候环境；
第一个区域对应的指标的值为：(1,1，-1，-1,0,0，-1)第二个区域对应的指标的值为:(-1,1，-1,0,1，-1，0)，区域数据集对应的矩阵V的值为：
矩阵J含有N2行Q2列，每一行均代表一种资源，每一列代表资源对应的一种属性，则任意位置的值代表该位置的行对应的资源在该位置的列对应属性上的数值化后的取值；
数值化为，原来为数值的值不发生改变，原来为非数值的东西转变为数值，例如熔点原来就是具体数值不发生改变，可燃性原来取值可以为易燃，可燃，难燃，不可燃，则可以用数值1、2、3、4分别来表示；
矩阵S为为Q1行Q2列，每一行代表一个区域数据集对应的一个指标，每一列代表资源数据集的一种属性，即任意位置的值代表该位置的行对应的指标与该位置的列对应的资源的属性之间的权重系数，且系数值为0-1之间的预设值；
例如，区域指标含有水上交通，资源属性含有可燃性和体积，因为水上交通与资源是否可燃性关联度不大，则值较小，可能为0.1，但是对于体积较大的物体一般用水路运输才合算，则水上交通和体积的系数为0.9。
矩阵T为N1行N2列，其中每一行代表一个区域，每一列代表一种资源，则矩阵任意位置的值，代表该位置的行对应的区域对该位置的列对应的资源的期望值，为预设值，取值为0-10之间；
例如，第5行6列的值即为第五个区域对第6种资源的期望值。
步骤S2、对于资源配置数据集，利用公式(1)得到指标转变矩阵VS；
其中，VSi,j为转变矩阵VS的第i行j列的值，Vi,n1为区域数据集的第i行n1列的值，Sn2,j为资源的期望数据集的第n2行第j列的值，Sn3,j为资源的期望数据集的第n3行第j列的值，i＝1、2、3……N1,j＝1、2、3……Q2；n1＝1、2、3……Q1，n2＝1、2、3……Q1，n3＝1、2、3……Q1；
指标转变矩阵VS将含有N1行，Q2列，每一行均代表一个区域，每一列代表一个资源信息数据集中的一个资源的属性，通过公式(1)则可以将区域和资源的属性对应上，从而确定每个区域的对应的资源属性值为多少。
步骤S3、利用公式(2)对资源信息数据集进行数值整理：
其中，J1i,j为对资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j列的值，Ji,j为资源管理数据集第i行j列的值，Ji2,j为资源管理数据集第i2行j列的值，i＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N2，j＝1、2、3……Q2；
利用公式(2)，可以使资源信息数据集中资源的属性和指标转变矩阵中的属性不会因为属性的值的度量标准，或者取值范围不同而影响后面的计算结果，从而可以提高后面计算的准确性。
步骤S4、利用公式(3)计算区域与资源之间的推荐得分；
其中，Fi,j区域与资源之间的推荐得分矩阵F的第i行j列的值，即为第i个区域与第j种资源之间的推荐得分，Ti,j为区域对资源的期望数据集的第i行j列的值，VSi,j2为转变矩阵VS的第i行j2列的值，J1i,j2为资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j2列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2,j2＝1、2、3……Q2；
利用公式(3)可以得到任意资源给任意区域的推荐的得分，从而方便智能控制资源推荐到什么地区。
步骤S5、利用公式(4)对推荐得分矩阵进行调整，
其中，RTi,j对推荐得分矩阵进行调整后的矩阵得到的最终矩阵RT的第i行j列的值，Fi2,j为推荐得分矩阵F的第i2行j列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N1；
最终，矩阵RT的每一列均代表一种资源对所有区域的推荐值，根据资源能供应的区域数量K，选择资源对应列中最大的K个值所对应的区域为资源配置区域，能对资源做到智能精准资源配置。
例如，矩阵RT的第5列的值为(0.11,0.25,0.33,0.14,0.17)而第五列所对应的资源能够供应3个地区，则第五种资源精准的配置到第二区域，第三区域和第五区域。
利用公式(4)可以使得在进行智能精准资源配置时，避免某一地区因为对所有资源的得分都较高而配置所有资源，而有些地区因为对所有资源的需求都较高但都没有到达最高的K个区域，从而不分给任何资源。
有益效果：
(1)利用上述技术可以实现智能精准资源配置。
(2)配置过程中，不仅仅考虑每个地区对所有资源的期望值，还综合考虑了资源属性、区域信息。
(3)过程中，利用指标权重数据集将克服区域的衡量指标与资源的属性在衡量时的衡量标准的不同，而不能进行比较这一缺陷。
(4)利用公式(1)则可以将区域和资源的属性对应上，从而确定每个区域的对应的资源属性值为多少。
(5)利用公式(2)，可以使资源信息数据集中资源的属性和指标转变矩阵中的属性不会因为属性的值的度量标准，或者取值范围不同而影响后面的计算结果，从而可以提高后面计算的准确性。
(6)过程全部可以交给计算机完成，能大幅度减少资源配置推荐时的工作量。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的城乡资源管理系统，其特征在于，包括：资源监测端、云端服务器和用户终端；其中，
所述资源监测端，用于获取城乡区域的资源信息，并将所述资源信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器，包括主控模块、无线通信模块、存储模块、大数据处理模块和数据分析模块；
所述主控模块，用于通过所述无线通信模块接收所述资源监测端传输的所述资源信息，并向所述存储模块传输进行存储；所述大数据处理模块，用于对所述存储模块中存储的所述资源信息进行处理，以获取所述城乡区域的优势信息和劣势信息，并向所述大数据分析模块传输；所述大数据分析模块，用于对所述存储模块中的所述资源信息和所述大数据处理模块获取的所述城乡区域的优势信息和劣势信息进行分析，以获取所述城乡区域的资源配置推荐信息，并将所述资源配置推荐信息向所述主控模块传输；所述主控模块，用于将所述资源配置推荐信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输；
所述用户终端，用于将所述云端服务器传输的所述资源配置信息向用户显示。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述无线通信模块，包括WiFi通信模块、4G通信模块以及蓝牙模块中的一种或者多种。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述用户终端，包括输入模块、控制模块和显示模块；
所述输入模块，用于使所述用户输入资源查询信息，并向所述控制模块传输；所述控制模块，用于将所述资源查询信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器的主控模块，用于在通过所述无线通信模块接收到所述用户终端传输的所述资源查询信息时，基于所述存储模块查询所述资源查询信息对应的资源信息，并将所查询到的所述资源信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输；
所述用户终端的控制模块，用于将所述云端服务器传输的所述资源信息向所述显示模块传输进行显示。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，
所述输入模块，包括键盘、话筒以及触摸显示屏中的一种或多种。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述存储模块，还包括信息识别单元、第一存储区、第二存储区、第三存储区、第四存储区和加密单元；
所述资源信息，包括人力资源信息、自然资源信息、矿产资源信息和旅游资源信息中的一种或多种；
所述信息识别单元，用于对所述主控模块传输的所述资源信息进行识别，当识别到所述资源信息为所述人力资源信息时，向所述第一存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述自然资源信息时，向所述第二存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述矿产资源信息时，向所述第三存储区传输进行存储；当识别到所述资源信息为所述旅游资源信息时，向所述第三存储区传输进行存储；
所述加密单元，用于采用第一加密算法对所述第一存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第二加密算法对所述第二存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第三加密算法对所述第三存储区内的资源信息进行加密；还用于采用第四加密算法对所述第四存储区内的资源信息进行加密。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，
所述第一加密算法、第二加密算法、第三加密算法以及第四加密算法，包括DES加密算法、RSA加密算法、数字签名加密算法以及AES加密算法中的一种或多种。
7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述云端服务器，还包括计时模块；
所述计时模块，用于按照预设计时周期进行计时，当计时结束后，向所述主控模块传输计时结束信号；所述主控模块，用于接收到所述计时模块传输的所述计时结束信号后，将所述大数据分析模块获取的所述资源配置推荐信息通过所述无线通信模块向所述用户终端传输。
8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述云端服务器，用于将所述资源配置推荐信息向所述用户终端传输之前，对所述用户终端的身份进行验证；
所述云端服务器，用于向所述用户终端传输用户名获取指令；
所述用户终端，用于接收到所述云端服务器传输的所述用户名获取指令时，将所述用户终端的用户名信息向所述云端服务器传输；
所述云端服务器，用于将所述用户终端传输的所述用户名信息与所述云端服务器内预设的用户名信息存储库中的信息进行比对，当所述用户名信息与所述用户名信息存储库中的信息比对一致时，将所述资源配置推荐信息向所述用户终端传输；当所述用户名信息与所述用户名信息存储库中的信息比对不一致时，切断与所述用户终端的通信连接，并将所述用户终端传输的所述用户名信息加入禁止访问名单。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，
所述云端服务器，还包括报警模块；
所述云端服务器的主控模块，还用于接收到所述用户终端传输的所述用户名信息时，与所述禁止访问名单内的用户名信息进行比对，当比对一致时，向所述报警模块传输报警信息；
所述报警模块，用于接收到所述主控模块传输的所述报警信息时，播放预设的提示语音以提醒所述云端服务器处的工作人员。
10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
在对所述城乡区域的资源配置推荐信息时，还需要根据所述城乡区域的优势信息和劣势信息以及所述资源信息，智能控制所述大数据分析模块进行智能精准资源配置，在所述智能精准资源配置的过程中包括如下步骤：
步骤S1、构建一个资源配置数据集，所述资配置数据集为一个四元数据集：
N＝(V,J,S,T)
其中，N为构建的四元数据集，V为区域数据集，J为资源信息数据集，S为指标权重数据集，T为区域对资源的期望数据集，所述数据集V、J、S、T均为矩阵，V为N1行Q1列的矩阵，N1行表示含有N1个地区，Q1列表示每个地区均从Q1个指标来进行评价，所述Q1个指标和每个地区对应的指标值通过区域的优势信息和劣势信息来确定；
矩阵J含有N2行Q2列，每一行均代表一种资源，每一列代表资源对应的一种属性，则任意位置的值代表该位置的行对应的资源在该位置的列对应属性上的数值化后的取值；
矩阵S为为Q1行Q2列，每一行代表一个区域数据集对应的一个指标，每一列代表资源数据集的一种属性，即任意位置的值代表该位置的行对应的指标与该位置的列对应的资源的属性之间的权重系数，且所述系数值为0-1之间的预设值；
矩阵T为N1行N2列，其中每一行代表一个区域，每一列代表一种资源，则矩阵任意位置的值，代表该位置的行对应的区域对该位置的列对应的资源的期望值，为预设值，取值为0-10之间；
步骤S2、对于所述资源配置数据集，利用公式(1)得到指标转变矩阵VS；
其中，VSi,j为转变矩阵VS的第i行j列的值，Vi,n1为区域数据集的第i行n1列的值，Sn2,j为所述资源的期望数据集的第n2行第j列的值，Sn3,j为所述资源的期望数据集的第n3行第j列的值，i＝1、2、3……N1,j＝1、2、3……Q2；n1＝1、2、3……Q1，n2＝1、2、3……Q1，n3＝1、2、3……Q1；
步骤S3、利用公式(2)对资源信息数据集进行数值整理：
其中，J1i,j为对资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j列的值，Ji,j为资源管理数据集第i行j列的值，Ji2,j为资源管理数据集第i2行j列的值，i＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N2，j＝1、2、3……Q2；
步骤S4、利用公式(3)计算区域与资源之间的推荐得分；
其中，Fi,j区域与资源之间的推荐得分矩阵F的第i行j列的值，即为第i个区域与第j种资源之间的推荐得分，Ti,j为区域对资源的期望数据集的第i行j列的值，VSi,j2为转变矩阵VS的第i行j2列的值，J1i,j2为资源信息数据集进行数值整理后的矩阵的第i行j2列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2,j2＝1、2、3……Q2；
步骤S5、利用公式(4)对所述推荐得分矩阵进行调整，
其中，RTi,j对所述推荐得分矩阵进行调整后的矩阵得到的最终矩阵RT的第i行j列的值，Fi2,j为推荐得分矩阵F的第i2行j列的值，i＝1、2、3……N1，j＝1、2、3……N2，i2＝1、2、3……N1；
最终，矩阵RT的每一列均代表一种资源对所有区域的推荐值，根据所述资源能供应的区域数量K，选择所述资源对应列中最大的K个值所对应的区域为资源配置区域，能对所述资源做到智能精准资源配置。
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