CN111553826B - 智慧城市数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智慧城市数据处理方法，其包括：应用服务器接收用户终端发送的用户请求数据，然后通过数据提取单元提取用户请求数据的特征信息；数据分析单元根据用户请求数据的特征信息判断用户请求数据是否包含安全特征数据；应用服务器中的响应值计算单元计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；应用服务器将每个智慧城市业务单元的响应值发送到业务映射服务器，业务映射服务器根据每个智慧城市业务单元的响应值生成业务映射指令，然后将用户请求数据映射到相应的智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
Description
技术领域
本发明涉及智慧城市和大数据领域，尤其涉及一种智慧城市数据处理方法。
背景技术
智慧城市是当今世界城市发展的新理念和新模式，是新一代信息技术创新应用与城市经济社会发展深度融合的产物.智慧城市以物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术为基础，以物联化和互联化的方式动态获取、感知、分析和整合城市各方面数据，促进现代城市的交通、安全、服务、医疗等各个行业的高效便捷运作，提升城市运行管理领域的智能化和精细化管理水平。因此，数据处理对于智慧城市的发展非常重要。
目前，在智慧城市应用场景中，对于用户数据处理的方法一般分为两种：
第一种：用户根据自己需要处理的事件，分析该事件所述部门，并选择所属部门对事件进行处理，然而由于用户一般都不是专业人员，不能正确区分当前需要处理事情所属部门，因此会出现用户选错事件所属部门的情况，如果派发错误，处理部门会将不属于本部门处理的事件退回，这种情况会极大程度浪费用户和处理部门的时间和精力。
第二种：工作人员根据用户待处理事件所属部门进行分配，由于部门众多，用户需求也很多，完全依靠人工来分配待处理事件所属部门的工作量非常大，极大程度上增加了人工成本和时间成本，浪费人力、物力、时间、金钱、精力等资源。此外，有些急需处理的事件可能会因此而耽误，造成不可挽回的损失。
发明内容
针对现有技术之不足，本发明提供了一种智慧城市数据处理方法，其包括：
S1)应用服务器通过通信单元接收用户终端发送的用户请求数据，然后通过数据提取单元提取用户请求数据的特征信息；
S2)数据分析单元根据用户请求数据的特征信息判断用户请求数据是否包含安全特征数据；
S3)应用服务器中的响应值计算单元计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；该步骤包括：
S3.1)访问智慧城市数据库并提取每个智慧城市业务单元的历史用户请求数据，然后为每个历史用户请求数据创建历史维度矢量；
S3.2)为当前用户请求数据创建即时维度矢量；
S3.3)根据即时维度矢量和历史维度矢量分析得出每个智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的n个历史维度矢量；
S3.4)根据n个历史维度矢量和即时维度矢量的距离分析得出每个智慧城市业务单元的维度值；
S3.5)根据每个智慧城市业务单元的维度值和用户请求数据的紧急度计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；
S4)应用服务器将每个智慧城市业务单元的响应值发送至业务映射服务器，业务映射服务器根据每个智慧城市业务单元的响应值生成业务映射指令，然后将用户请求数据映射到相应的智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
根据一个优选实施方式，在步骤S2中，还包括S2.1：如果用户请求数据包含安全特征数据，则将用户请求数据分配到智慧警务单元。
根据一个优选实施方式，在步骤S3.3中：
通过距离函数计算即时维度矢量与每个历史维度矢量的距离，计算即时维度矢量和历史维度矢量距离的距离函数为d＝||A-Y||2，其中维度矢量空间是c维实数向量空间Rc，A为即时维度矢量，Y为当前智慧城市业务单元中的历史维度矢量；
将计算得到的距离进行升序排序，然后选取距离最小的n个历史维度矢量。
根据一个优选实施方式，在步骤S3.4中，维度值的计算公式为：
其中A为即时维度矢量，Bi为当前智慧城市业务单元中即时维度矢量的第i个距离最近的历史维度矢量，n为当前智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的历史维度矢量的个数，i为历史维度矢量的索引。
根据一个优选实施方式，在步骤S3.5中，响应值计算公式为：
其中S为响应值，m为用户请求数据的紧急度，α为增强指数，A为即时维度矢量，Bi为当前智慧城市业务单元中即时维度矢量的第i个距离最近的历史维度矢量，n为当前智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的历史维度矢量的个数，i为历史维度矢量的索引。
根据一个优选实施方式，步骤S4包括：
S4.1)应用服务器接收与用户请求数据对应的所有智慧城市业务单元的响应值列表；
S4.2)应用服务器选择响应值最高的智慧城市业务单元，并基于选择数据生成业务映射指令；
S4.3)业务映射服务器响应于业务映射指令，将用户请求数据映射到相应智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
根据一个优选实施方式，所述用户终端为具有通信功能的智能设备，其包括智能手机、笔记本电脑、平板电脑和台式计算机。
根据一个优选实施方式，所述智慧城市业务单元包括：智慧警务单元、智慧政务单元和智慧交通单元。
本发明具有以下有益效果：
本发明能够分析用户请求数据，选出包含安全相关的用户请求数据直接分配到智慧警务单元，并进行紧急度分析，对于紧急事件进行紧急处理，避免了由于紧急事件得不到紧急处理而造成不可挽回的损失的情况。此外，本发明通过计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值，来为用户请求数据分配相应的智慧城市业务单元，不仅极大程度的提高了效率，降低了人工成本，而且还减少了由于人工进行分配而造成分配结果不准确的情况。
附图说明
图1为一示例性实施例提供的智慧城市数据处理方法的流程图；
图2为一示例性实施例提供的智慧城市业务分配系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
如图1所示，在一个实施例中，智慧城市数据处理方法可以包括以下步骤：
S1)应用服务器通过通信单元接收用户终端发送的用户请求数据，然后通过数据提取单元提取用户请求数据的特征信息。
具体的，用户请求数据的特征信息包括：用户请求数据的相关主题，核心词信息，核心词顺序，词频等。用户终端为智能手机、笔记本电脑、平板电脑、台式计算机和其他具有通信功能的智能设备。
S2)数据分析单元根据用户请求数据的特征信息判断用户请求数据是否包含安全特征数据。
具体的，如果数据分析单元确定用户请求数据包含安全特征数据，则执行S2.1，即应用服务器将用户请求数据分配到智慧警务单元。其中，安全特征数据为与安全相关的数据，例如：包含有关求救、报警等关键信息的数据。
这样，智慧城市业务分配系统就能够识别包含安全特征数据的用户请求，不必经过响应值计算步骤就能将其快速地分配至智慧警务单元，实现了对安全相关的用户请求的迅速响应和分配。
S3)应用服务器中的响应值计算单元计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；该步骤包括：
S3.1)访问智慧城市数据库并提取每个智慧城市业务单元的历史用户请求数据，然后为每个历史用户请求数据创建历史维度矢量。
优选地，智慧城市数据库包括多个智慧城市业务单元子数据库，每个子数据库存储相应的智慧城市业务单元的历史用户请求数据。将创建的历史维度矢量和对应的历史用户请求数据，存储到相应的智慧城市业务单元子数据库。
S3.2)为当前用户请求数据创建即时维度矢量。
S3.3)根据即时维度矢量和历史维度矢量分析得出每个智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的n个历史维度矢量。
具体地，通过距离函数计算即时维度矢量与每个历史维度矢量的距离，计算即时维度矢量和历史维度矢量距离的距离函数为
d＝||A-Y||2
其中维度矢量空间是c维实数向量空间Rc，A为即时维度矢量，Y为当前智慧城市业务单元中的历史维度矢量；
将计算得到的距离进行升序排序，然后选取距离最小的n个历史维度矢量。
S3.4)根据n个历史维度矢量和即时维度矢量的距离分析得出每个智慧城市业务单元的维度值；
维度值用于指示用户请求数据与当前智慧城市业务单元的匹配程度，智慧城市业务单元的维度值越小，表明用户请求数据与当前智慧城市业务单元越匹配；维度值越大，表明用户请求数据与当前智慧城市业务单元越不匹配。
优选地，维度值的计算公式为：
其中A为即时维度矢量，i为历史维度矢量的索引，Bi为当前智慧城市业务单元中即时维度矢量的第i个距离最近的历史维度矢量，n为当前智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的历史维度矢量的个数。
S3.5)根据每个智慧城市业务单元的维度值和用户请求数据的紧急度计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值。用户请求数据的紧急度用于指示用户请求数据需要处理的紧急程度。
具体的，响应值计算公式为：
其中S为响应值，m为用户请求数据的紧急度，α为增强指数，A为即时维度矢量，i为历史维度矢量的索引，Bi为当前智慧城市业务单元中即时维度矢量的第i个距离最近的历史维度矢量，n为当前智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的历史维度矢量的个数。
由于维度值时计算响应值的关键因素，因此在计算响应值时设置了增强指数α，增强指数α用于控制维度值的增强程度，以此增加维度值对响应值的计算的影响程度，从而使得响应值的计算结果更加准确。
优选地，对用户请求数据进行分词处理，筛选出关键词，关键词包括语气词和核心词，分析关键词频信息即每个关键词出现的频率，然后分析出紧急度，紧急度计算公式为
其中a为关键词索引，b为关键词个数，Ca为第a个关键词的权重，Ma为第a个关键词的词频。核心词为需要紧急处理事件里通常可能包含的词汇。
S4)应用服务器将每个智慧城市业务单元的响应值发送至业务映射服务器，业务映射服务器根据每个智慧城市业务单元的响应值生成业务映射指令，然后将用户请求数据映射到相应的智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
本发明能够分析用户请求数据，选出包含安全相关的用户请求数据直接分配到智慧城市警务单元，并进行紧急度分析，对于紧急事件进行紧急处理。因而避免了由于紧急事件得不到紧急处理而造成不可挽回的损失的情况。
此外，本发明通过计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值，来为用户请求数据分配相应的智慧城市业务单元，不仅极大程度的提高了效率，降低了人工成本，而且还减少了由于人工进行分配而造成分配结果不准确的情况。
此外，本发明通过每个智慧城市业务单元子数据库中的历史请求数据来创建历史维度矢量，从而计算出每个智慧城市业务单元的维度值，并根据每个智慧城市业务单元的维度值和用户请求数据的紧急度值计算出每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值，基于响应值来匹配最适合当前用户请求的智慧城市业务单元。
本发明基于响应值来匹配最适合用户请求的智慧城市业务单元，不仅在极大程度的提高了效率，降低了人工成本，而且还减少了由于人工进行分配而造成分配结果不准确的情况。在本发明中，历史用户请求数据越多，最后计算出来的响应值越准确，匹配的智慧城市业务单元越精确。
优选地，在将用户数据映射到相应的智慧城市业务单元后，将用户请求数据和对应的即时维度矢量存储在相应智慧城市业务单元子数据库中。这样，可以将其作为历史用户请求数据用于处理下一次的用户请求数据，使用该系统处理用户请求数据的次数越多，历史用户请求数据越多，对于用户请求数据的处理结果越准确。
优选地，智慧城市业务单元包括智慧警务单元、智慧政务单元、智慧交通单元。智慧警务单元用于预防、制止违法犯罪活动，处理与人身安全、社会安全相关的信息；智慧政务单元用于处理行政审批、政务服务、办事咨询等事项；智慧交通单元用于进行道路交通管理、发布交通数据、处理与交通相关的请求和信息。
优选地，智慧警务单元在接收到用户请求数据后，分析用户请求数据的紧急度，如果到达预设阈值后立即定位用户当前位置，第一时间与用户取得联系，并联系距离用户当前位置最近的警务部门联合救助。
在一个实施例中，步骤S4包括：
S4.1)应用服务器接收与用户请求数据对应的所有智慧城市业务单元的响应值列表。
S4.2)应用服务器选择响应值最高的智慧城市业务单元，并基于选择数据生成业务映射指令。
S4.3)业务映射服务器响应于业务映射指令，将用户请求数据映射到相应智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。此外，也可以将用户请求数据存储在对应的智慧城市业务单元子数据库中。
该实施例中基于响应值列表，将用户请求数据分配到响应值最高的智慧城市业务单元。这样，对于用户请求数据的分配就不需要用户或管理人员进行选择，提高了用户请求数据分配的效率和便捷性，同时降低了相关的人力成本。
在另一个实施例中，步骤S4包括：
S4.1)应用服务器接收与用户请求数据对应的所有智慧城市业务单元的响应值列表；
S4.2)应用服务器选取前L个响应值最大的智慧城市业务单元，生成用户选择列表发送到用户终端，用户根据其需求进行选择，生成用户选择数据；
优选地，L为用户选择列表中智慧城市业务单元的个数，L可以根据用户需求或者响应值准确度进行设置，一般情况L设置为3。
S4.3)用户终端将用户选择数据发送到应用服务器，应用服务器基于选择数据生成业务映射指令并发送到业务映射服务器；
S4.4)业务映射服务器响应于业务映射指令，将用户请求数据映射到相应的智慧城市业务单元。
在本实施例中，应用服务器在接收到响应值列表后，将响应值最高的L个智慧城市业务单元列表发送到用户终端，由用户自行选择智慧城市业务单元以进行进一步的咨询。该实施例在将用户请求数据分配到智慧城市业务单元时，结合了系统推荐和用户主动选择，给了用户自主选择的空间，能有效提升用户的使用体验。
参见图2，在一个实施例中，智慧城市业务分配系统包括用户终端、智慧城市云平台和多个智慧城市业务单元。用户终端和智慧城市业务单元分别与智慧城市云平台具有通信连接。用户终端包括智能手机、笔记本电脑和台式电脑等智能通信设备。
智慧城市云平台包括业务映射服务器、应用服务器和智慧城市数据库，其中，业务映射服务器和智慧城市数据库分别与应用服务器之间具有通信连接。
应用服务器包括通信单元、数据提取单元、数据分析单元和响应值计算单元。其中，数据提取单元用于提取用户请求数据的特征信息并发送给数据分析单元；数据分析单元用于分析用户请求数据的特征信息中是否包含安全特征信息。响应值计算单元用于计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值。
应用服务器将每个智慧城市业务单元的响应值发送至业务映射服务器，业务映射服务器根据每个智慧城市业务单元的响应值生成业务映射指令，然后将用户请求数据发送至相应的智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1)应用服务器通过通信单元接收用户终端发送的用户请求数据，然后通过数据提取单元提取用户请求数据的特征信息；
S2)数据分析单元根据用户请求数据的特征信息判断用户请求数据是否包含安全特征数据；如果用户请求数据包含安全特征数据，则将用户请求数据分配到智慧警务单元；
S3)应用服务器中的响应值计算单元计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；该步骤包括：
S3.1)访问智慧城市数据库并提取每个智慧城市业务单元的历史用户请求数据，然后为每个历史用户请求数据创建历史维度矢量；
S3.2)为当前用户请求数据创建即时维度矢量；
S3.3)根据即时维度矢量和历史维度矢量分析得出每个智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的n个历史维度矢量；
S3.4)根据n个历史维度矢量和即时维度矢量的距离分析得出每个智慧城市业务单元的维度值；
S3.5)根据每个智慧城市业务单元的维度值计算每个智慧城市业务单元相对于用户请求数据的响应值；
响应值计算公式为：
其中S为响应值，m为用户请求数据的紧急度，α为增强指数，A为即时维度矢量，Bi为当前智慧城市业务单元中即时维度矢量的第i个距离最近的历史维度矢量，n为当前智慧城市业务单元中与即时维度矢量距离最近的历史维度矢量的个数，i为历史维度矢量的索引；
紧急度计算公式为：
其中a为关键词索引，b为关键词个数，Ca为第a个关键词的权重，Ma为第a个关键词的词频；
S4)业务映射服务器根据每个智慧城市业务单元的响应值生成业务映射指令，然后将用户请求数据映射到相应的智慧城市业务单元。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3.3中，计算即时维度矢量和历史维度矢量的距离，其公式为：
d＝||A-Y||2
其中，维度矢量空间是c维实数向量空间Rc，A为即时维度矢量，Y为当前智慧城市业务单元中的历史维度矢量；
将计算得到的距离进行升序排序，然后选取距离最小的n个历史维度矢量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S4包括：
S4.1)应用服务器接收与用户请求数据对应的所有智慧城市业务单元的响应值列表；
S4.2)应用服务器选择响应值最高的智慧城市业务单元，并基于选择数据生成业务映射指令；
S4.3)业务映射服务器响应于业务映射指令，将用户请求数据映射到相应智慧城市业务单元，并将用户请求数据存储在智慧城市数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户终端为具有通信功能的智能设备，其包括智能手机、笔记本电脑、平板电脑和台式计算机。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述智慧城市业务单元包括智慧警务单元、智慧政务单元和智慧交通单元。
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Denomination of invention: Smart City Data Processing Method Effective date of registration: 20230128 Granted publication date: 20201201 Pledgee: Xi'an innovation financing Company limited by guarantee Pledgor: Xi'an Kelai Information Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023610000050 |