CN114153884B - 一种基于区块链的智能档案管理利用系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的智能档案管理利用系统，包括用户端、输入单元、智能存储单元、智测处理单元、服务终端、智推处理单元和智提处理单元；用户端用于用户注册登录账号，并对输入的账户及密码进行验证，当验证失败时，则自动跳转至注册登录界面，本发明是通过智推处理单元的设置，对用户输入的相关数据进行标记划分，并依据划分后的数据进行关联度计算，将关联计算后的相关数据与智测处理单元内的排序，依据用户个人的输入习惯进行推荐处理，从而快速推荐出用户所需要搜索的相关文件的对应排序，并依据排序进行依次推荐，避免系统推荐的偏差过大，并增加推荐的精确性，提高工作效率。

Description

一种基于区块链的智能档案管理利用系统

技术领域

本发明涉及档案利用服务技术领域，具体为一种基于区块链的智能档案管理利用系统。

背景技术

区块链是一个信息技术领域的术语，从本质上讲是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可追溯”、“公开透明”和“集体维护”等特征；

随着信息技术的不断发展，已大规模的运用数字化手段来提升档案的管理利用效率，而数字档案相比于传统的纸质档案，在存储、传输和处理过程中，由于存储平台内的数据过于繁杂，用户提供查找档案的相关文字或字符时，数据搜索过程易出错；

且现有的文档搜索是用户在相应的平台内搜索相关文字，依据识别到的文字进行数据推荐，但该系统每次输入文字均会跳出相应的内容，当发现该内容与所需内容不符时，则需多次的重复输入而影响搜索效率；以及现有的查询系统无法依据用户的个人搜索习惯，并在输入间隔时段选取合适的推荐时机，导致推荐内容不准确的情况；

针对上述的技术缺陷，我们提出一种基于区块链的智能档案管理利用系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于区块链的智能档案管理利用系统，通过智测处理单元的设置，对智能存储单元内相关数据进行解析识别，并对识别后的数据进行数据分析，依据数据分析的计算结果对相关的档案进行排序，并将排序结果进行存储，依据智能存储单元内每次用户存储的查询记录，分析出输入同样字符是搜索哪些档案，自动形成搜索档案推荐，节省人为查询的时间；

通过智推处理单元的设置，对用户输入的相关数据进行标记划分，并依据划分后的数据进行关联度计算，将关联计算后的相关数据与智测处理单元内的排序依据用户个人的输入习惯进行推荐处理，从而快速推荐出用户所需要搜索的相关文件的对应排序，并依据排序进行依次推荐，避免系统推荐的偏差过大，并增加推荐的精确性，提高工作效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于区块链的智能档案管理利用系统，包括用户端、输入单元、智能存储单元、智测处理单元、服务终端、智推处理单元和智提处理单元；

所述用户端用于用户注册登录账号，并对输入的账户及密码进行验证，当验证失败时，则自动跳转至注册登录界面，当验证成功时，则自动跳转至输入单元，并将账户标定为账户数据，将账户数据传输至输入单元；

所述智能存储单元内存储有用户相关的记询信息；

所述输入单元用于用户输入时查信息，所述输入单元依据账户数据从智能存储单元内匹配出与用户的账号相对应的记询信息，并将其与时查信息一同传输至智测处理单元；

所述智测处理单元用于对记询信息和时查信息一同进行数据智测操作，得到第一分值排序数据、输入时间、询音数据和询间数据，并将其与时查信息通过服务终端传输至智推处理单元；

所述智推处理单元用于对第一分值排序数据，并将其与时查信息、输入时间、个账数据、询音数据和询间数据进行智推操作，得到推荐查询数据，并将推荐查询数据传输至智提处理单元；

所述智提处理单元接收推荐查询数据，并依次显示推荐查询数据，供用户自主选择，将用户选取的询名数据或询内数据标定为更新数据，将更新数据在智测处理单元进行数据智测操作，从而处理得到第一分值更新排序数据，并将其传输至智能存储单元进行存储以供下次使用；

所述用户在用户端内进行点击对应的询名数据或询内数据浏览。

进一步的，数据智测操作的具体操作过程为：

步骤一：获取记询信息，将记询信息分别标定为询名数据、询内数据、询率数据、询占数据、询音数据、询间数据、查拼数据、输入时间和个账数据；

步骤二：获取查拼数据，依据查拼数据选取出对应的询名数据或询内数据，并依据询名数据或询内数据选取出对应的询率数据和询占数据，将询名数据或询内数据对应的询率数据和询占数据带入到阅询分值计算式，计算出阅询分值；

步骤三：依据上述步骤二中的依据不同询名数据和询内数据的阅询分值大小进行分值排序，将阅询分值从大到小进行排序，得到输入对应查拼数据对应的第一分值排序数据，并将第一分值排序数据存储至智能存储单元；

步骤四：提取第一分值排序数据。

进一步的，智推操作的具体操作过程为：

K1：获取时查信息，将时查信息内实账数据，即实时的用户账户，将时查信息内用户输入的每个字符标定为Pi，i＝1，2，3......n，并在其输入时进行识别处理，得到第一推荐信号、第二推荐信号......第n推荐信号；

K2：当上述K1中没有出现第一推荐信号、第二推荐信号或者其它推荐信号时，则自动提取对应的询音数据，并依据其进行询音分析，得到推送信号和重新输入信号；

K3：提取推送信号，并对其进行识别，当识别到推送信号时，则自动提取输入的每个字符，将若干个字符组合成为字符组，依据字符组提取相匹配的查拼数据，并依据查拼数据提取出对应的第一分值排序数据；

K4：提取第一分值排序数据，并依据第一分值排序数据依次推荐排序为第一、二、三、......n的询名数据或询内数据，并将其标定为推荐查询数据。

进一步的，步骤三中的阅询分值计算式具体为：阅询分值＝询率数据*询率数据的分值转化因子+询占数据*询占数据的分值转化因子；

其中，询率数据的分值转化因子和询占数据的分值转化因子均为预设值，且询率数据的分值转化因子小于询占数据的分值转化因子。

进一步的，K1中的识别处理的具体过程为：

S1：当用户输入第一个字符时，记录输入第一个字符的时间点，将其标定为第一时间点，当用户输入第二个字符时，记录输入第二个字符的时间点，将其标定为第二时间点；

S2：提取对应的实账数据，并依据实账数据与个账数据进行匹配，从而选取出与实账数据相匹配的个账数据，并依据个账数据提取对应的询间数据；

S3：设定间隔预设值，并将其与询间数据进行求和计算，计算出综合间隔数值，将第一时间点与综合间隔数值进行求和计算，从而计算出第一判定时间点，并对其进行第一次判断，当到达判定时间点后未识别到第二个字符时，则生成第一推荐信号，当到达判定时间点后识别到第二个字符时，则生成第二次判断信号；

S4：识别第二次判断信号，并依据第一判定时间点的计算方法计算出第二判定时间点，依据第一推荐信号的判定方法进行第二次判定，得到第二推荐信号或进行第三判定时间点的计算，依次类推。

进一步的，K2中的询音分析的具体分析过程为：

A1：对每个时间点的字符Pi进行识别，当识别到一个字符出现后，在设定时间M1的时间段内识别不到对应字符时，将其标定为一次错误，生成错误信号，并对错误信号出现的次数进行识别，将其标定为错误次数据，提取询音数据，并设定一个错误预设值M2，并将其与询音数据进行求和计算，计算出最大差值，将错误预设值M2与询音数据进行差值计算，计算出最小差值，并将最大差值和最小差值之间的范围标定为错误综合范围值；

A2：选取出个账数据对应的输入时间，设定输时预设值M3，并将其与输入时间进行差值计算，计算出最小时间值，将输时预设值M3与输入时间进行求和计算，计算出最大时间值，将最小时间值和最大时间值之间的数值标定为判定时间范围值；

A3：依据判定时间范围值和错误综合范围值进行推荐判定，具体为：当用户的输入时间到达判定时间范围值的最小值时，则对错误次数据进行识别，当错误次数据在错误综合范围值的范围值内，则生成推送信号，当错误次数据不在错误综合范围值的范围值内，则生成继续检测信号，对下一个时间点错误次数据进行判定，得到对应的推送信号或继续检测信号，当时间点大于判定时间范围值的最大值时，则判定输入有误，生成重新输入信号。

本发明的有益效果：

(1)通过智测处理单元的设置，对智能存储单元内相关数据进行解析识别，并对识别后的数据进行数据分析，依据数据分析的计算结果对相关的档案进行排序，并将排序结果进行存储，依据智能存储单元内每次用户存储的查询记录，分析出输入同样字符是搜索哪些档案，自动形成搜索档案推荐，节省人为查询的时间；

(2)通过智推处理单元的设置，对用户输入的相关数据进行标记划分，并依据划分后的数据进行关联度计算，将关联计算后的相关数据与智测处理单元内的排序依据用户个人的输入习惯进行推荐处理，从而快速推荐出用户所需要搜索的相关文件的对应排序，并依据排序进行依次推荐，避免系统推荐的偏差过大，并增加推荐的精确性，提高工作效率；

(3)通过智提处理单元的设置，将用户选取的档案进行标定，并依据智测处理单元内的排序方法进行重新排序，将用户的本次选择进行排序补充，有利于用户下次选择数据时系统缩短搜索时间，以及工作量。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于区块链的智能档案管理利用系统，包括用户端、输入单元、智能存储单元、智测处理单元、服务终端、智推处理单元和智提处理单元；

用户端用于用户注册登录账号，用户在用户端输入账号以及密码，用户端自动对账号以及密码进行验证，当没有识别到账户时，则判定账号不存在，自动跳转至注册界面，当识别到账户以及密码与用户端内的记录账户以及记录密码一致时，则判定账户密码正确，自动跳转至输入单元；

智能存储单元内存储有用户相关的记询信息，输入单元用于用户输入时查信息，输入单元依据依据账户数据从智能存储单元内匹配出与用户的账号相对应的记询信息，并将其与时查信息一同传输至智测处理单元；

智测处理单元用于对记询信息和时查信息一同进行数据智测操作，数据智测操作的具体操作过程为：

步骤一：获取记询信息，将记询信息分别标定为询名数据、询内数据、询率数据、询占数据、询音数据、询间数据、查拼数据、输入时间和个账数据，输入时间指代每次用户输入拼音字母所消耗的时间进行均值计算得来的值，个账数据指代用户的个人账户，询名数据指代记询信息内档案的字名，查拼数据指代从档案存储时间点开始直至此次智测处理为止用户每次查询输入的拼音字母，询内数据指点记询信息内档案的描述内容文字内每个文字的拼音，询率数据指代记询信息内从档案存储的时间点到智测操作的时间点的时间段与对应询名数据或询内数据查询的次数进行查询频率计算得来，询占数据指代记询信息内从档案存储的时间点到智测操作的时间点的时间段内总共的查阅次数与询名数据或询内数据的查阅次数进行占比计算得来，询音数据指代记询信息内从档案存储时间点开始直至此次智测处理的时间段内用户每次拼音字符输入的出错个数进行均值计算得来，每次拼音字符输入的出错个数指代用户在输入对应的名字时，对应字符的拼音分为首字母第二个字母第三个字母，每次输入错误时是在第几个字母，询间数据指代记询信息内用户每次输入名字对应的文字拼音时，每个拼音的间隔时间进行均值计算得来；

步骤二：获取查拼数据，依据查拼数据选取出对应的询名数据或询内数据，并依据询名数据或询内数据选取出对应的询率数据和询占数据，将询名数据或询内数据对应的询率数据和询占数据带入到计算式：阅询分值＝询率数据*询率数据的分值转化因子+询占数据*询占数据的分值转化因子，其中，询率数据的分值转化因子和询占数据的分值转化因子均为预设值，且询率数据的分值转化因子小于询占数据的分值转化因子，其中，依据查拼数据查询询名数据或询内数据的具体过程为：选取出查拼数据，并提取用户在输入查拼数据后所需要的查找的询名数据或询内数据；

步骤三：依据上述步骤二中的依据不同询名数据和询内数据的阅询分值大小进行分值排序，将阅询分值从大到小进行排序，得到输入对应查拼数据对应的第一分值排序数据，并将第一分值排序数据存储至智能存储单元；

步骤四：提取第一分值排序数据，并将其与时查信息、输入时间、询音数据和询间数据通过服务终端传输至智推处理单元；

智推处理单元用于对第一分值排序数据，并将其与时查信息、输入时间、个账数据、询音数据和询间数据进行智推操作，智推操作的具体操作过程为：

K1：获取时查信息，将时查信息内实账数据，即实时的用户账户，将时查信息内用户输入的每个字符标定为Pi，i＝1，2，3......n，并在其输入时进行识别处理，具体为：

S1：当用户输入第一个字符时，记录输入第一个字符的时间点，将其标定为第一时间点，当用户输入第二个字符时，记录输入第二个字符的时间点，将其标定为第二时间点；

S2：提取对应的实账数据，并依据实账数据与个账数据进行匹配，从而选取出与实账数据相匹配的个账数据，并依据个账数据提取对应的询间数据；

S3：设定间隔预设值，并将其与询间数据进行求和计算，计算出综合间隔数值，将第一时间点与综合间隔数值进行求和计算，从而计算出第一判定时间点，并对其进行第一次判断，当到达判定时间点后未识别到第二个字符时，则生成第一推荐信号，当到达判定时间点后识别到第二个字符时，则生成第二次判断信号；

S4：识别第二次判断信号，并依据第一判定时间点的计算方法计算出第二判定时间点，依据第一推荐信号的判定方法进行第二次判定，得到第二推荐信号或进行第三判定时间点的计算，依次类推；

K2：当上述K1中没有出现第一推荐信号、第二推荐信号或者其它推荐信号时，则自动提取对应的询音数据，并依据其进行询音分析，具体为：

A1：对每个时间点的字符Pi进行识别，当识别到一个字符出现后，在设定时间M1的时间段内识别不到对应字符时，将其标定为一次错误，生成错误信号，并对错误信号出现的次数进行识别，将其标定为错误次数据，提取询音数据，并设定一个错误预设值M2，并将其与询音数据进行求和计算，计算出最大差值，将错误预设值M2与询音数据进行差值计算，计算出最小差值，并将最大差值和最小差值之间的范围标定为错误综合范围值；

A2：选取出个账数据对应的输入时间，设定输时预设值M3，并将其与输入时间进行差值计算，计算出最小时间值，将输时预设值M3与输入时间进行求和计算，计算出最大时间值，将最小时间值和最大时间值之间的数值标定为判定时间范围值；

A3：依据判定时间范围值和错误综合范围值进行推荐判定，具体为：当用户的输入时间到达判定时间范围值的最小值时，则对错误次数据进行识别，当错误次数据在错误综合范围值的范围值内，则生成推送信号，当错误次数据不在错误综合范围值的范围值内，则生成继续检测信号，对下一个时间点错误次数据进行判定，得到对应的推送信号或继续检测信号，当时间点大于判定时间范围值的最大值时，则判定输入有误，生成重新输入信号；

K3：提取推送信号，并对其进行识别，当识别到推送信号时，则自动提取输入的每个字符，将若干个字符组合成为字符组，依据字符组提取相匹配的查拼数据，并依据查拼数据提取出对应的第一分值排序数据；

K4：提取第一分值排序数据，并依据第一分值排序数据依次推荐排序为第一、二、三、......n的询名数据或询内数据，并将其标定为推荐查询数据，将推荐查询数据传输至智提处理单元；

智提处理单元接收推荐查询数据，并依据其进行选取操作，具体为：依次在智提处理单元内显示推荐查询数据，用户若查询的数据为对应数据时，则点击对应的询名数据或询内数据，并将对应点击的询名数据或询内数据传输至用户端，用户若查询的数据不是对应数据时，则不进行点击，在经过预设时间Mt后，自动跳转至下一推荐查询数据，当用户选取对应的询名数据或询内数据后，将其标定为更新数据，并将其传输至智能存储单元，智能存储单元将其与第一分值排序数据一同经服务终端传输至智测处理单元进行数据智测操作，从而处理得到第一分值更新排序数据，并将其传输至智能存储单元进行存储以供下次使用；

用户在用户端内进行点击对应的询名数据或询内数据浏览。

本发明在工作时，通过用户端使用户注册登录账号，并对输入的账户及密码进行验证，当验证失败时，则自动跳转至注册登录界面，当验证成功时，则自动跳转至输入单元，并将账户标定为账户数据，将账户数据传输至输入单元；智能存储单元内存储有用户相关的记询信息；输入单元用户输入时查信息，输入单元依据账户数据从智能存储单元内匹配出与用户的账号相对应的记询信息，并将其与时查信息一同传输至智测处理单元；智测对记询信息和时查信息一同进行数据智测操作，得到第一分值排序数据、输入时间、询音数据和询间数据，并将其与时查信息通过服务终端传输至智推处理单元；智推处理单元对第一分值排序数据，并将其与时查信息、输入时间、个账数据、询音数据和询间数据进行智推操作，得到推荐查询数据，并将推荐查询数据传输至智提处理单元；智提处理单元接收推荐查询数据，并依据其进行选取操作，具体为：依次在智提处理单元内显示推荐查询数据，用户若查询的数据为对应数据时，则点击对应的询名数据或询内数据，并将对应点击的询名数据或询内数据传输至用户端，用户若查询的数据不是对应数据时，则不进行点击，在经过预设时间Mt后，自动跳转至下一推荐查询数据，当用户选取对应的询名数据或询内数据后，将其标定为更新数据，并将其传输至智能存储单元，智能存储单元将其与第一分值排序数据一同经服务终端传输至智测处理单元进行数据智测操作，从而处理得到第一分值更新排序数据，并将其传输至智能存储单元进行存储以供下次使用；用户在用户端内进行点击对应的询名数据或询内数据浏览。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于区块链的智能档案管理利用系统，其特征在于，包括用户端、输入单元、智能存储单元、智测处理单元、服务终端、智推处理单元和智提处理单元；

所述用户端用于用户注册登录账号，并对输入的账户及密码进行验证，当验证失败时，则自动跳转至注册登录界面，当验证成功时，则自动跳转至输入单元，并将账户标定为账户数据，将账户数据传输至输入单元；

所述智能存储单元内存储有用户相关的记询信息；

所述输入单元用于用户输入时查信息，所述输入单元依据账户数据从智能存储单元内匹配出与用户的账号相对应的记询信息，并将其与时查信息一同传输至智测处理单元；

所述智测处理单元用于对记询信息和时查信息一同进行数据智测操作，得到第一分值排序数据、输入时间、询音数据和询间数据，并将其与时查信息通过服务终端传输至智推处理单元；

所述智推处理单元用于对第一分值排序数据，并将其与时查信息、输入时间、个账数据、询音数据和询间数据进行智推操作，智推操作的具体操作过程为：

K1：获取时查信息，将时查信息内实账数据，即实时的用户账户，将时查信息内用户输入的每个字符标定为Pi，i=1，2，3......n，并在其输入时进行识别处理，识别处理的具体过程为：

S1：当用户输入第一个字符时，记录输入第一个字符的时间点，将其标定为第一时间点，当用户输入第二个字符时，记录输入第二个字符的时间点，将其标定为第二时间点；

S2：提取对应的实账数据，并依据实账数据与个账数据进行匹配，从而选取出与实账数据相匹配的个账数据，并依据个账数据提取对应的询间数据；

S3：设定间隔预设值，并将其与询间数据进行求和计算，计算出综合间隔数值，将第一时间点与综合间隔数值进行求和计算，从而计算出第一判定时间点，并对其进行第一次判断，当到达判定时间点后未识别到第二个字符时，则生成第一推荐信号，当到达判定时间点后识别到第二个字符时，则生成第二次判断信号；

S4：识别第二次判断信号，并依据第一判定时间点的计算方法计算出第二判定时间点，依据第一推荐信号的判定方法进行第二次判定，得到第二推荐信号或进行第三判定时间点的计算，依次类推得到第一推荐信号、第二推荐信号......第n推荐信号；

K2：当上述K1中没有出现第一推荐信号、第二推荐信号或者其它推荐信号时，则自动提取对应的询音数据，并依据其进行询音分析，得到推送信号和重新输入信号；

K3：提取推送信号，并对其进行识别，当识别到推送信号时，则自动提取输入的每个字符，将若干个字符组合成为字符组，依据字符组提取相匹配的查拼数据，并依据查拼数据提取出对应的第一分值排序数据；

K4：提取第一分值排序数据，并依据第一分值排序数据依次推荐排序为第一、二、三、......n的询名数据或询内数据，并将其标定为推荐查询数据；将推荐查询数据传输至智提处理单元；

所述智提处理单元接收推荐查询数据，并依次显示推荐查询数据，供用户自主选择，将用户选取的询名数据或询内数据标定为更新数据，将更新数据在智测处理单元进行数据智测操作，从而处理得到第一分值更新排序数据，并将其传输至智能存储单元进行存储以供下次使用；

所述用户在用户端内进行点击对应的询名数据或询内数据浏览。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智能档案管理利用系统，其特征在于，数据智测操作的具体操作过程为：

步骤一：获取记询信息，将记询信息分别标定为询名数据、询内数据、询率数据、询占数据、询音数据、询间数据、查拼数据、输入时间和个账数据；

询名数据指代记询信息内档案的字名，查拼数据指代从档案存储时间点开始直至此次智测处理为止用户每次查询输入的拼音字母，询内数据指代 记询信息内档案的描述内容文字内每个文字的拼音，询率数据指代记询信息内从档案存储的时间点到智测操作的时间点的时间段与对应询名数据或询内数据查询的次数进行查询频率计算得来，询占数据指代记询信息内从档案存储的时间点到智测操作的时间点的时间段内总共的查阅次数与询名数据或询内数据的查阅次数进行占比计算得来，询音数据指代记询信息内从档案存储时间点开始直至此次智测处理的时间段内用户每次拼音字符输入的出错个数进行均值计算得来，询间数据指代记询信息内用户每次输入名字对应的文字拼音时，每个拼音的间隔时间进行均值计算得来；

步骤二：获取查拼数据，依据查拼数据选取出对应的询名数据或询内数据，并依据询名数据或询内数据选取出对应的询率数据和询占数据，将询名数据或询内数据对应的询率数据和询占数据带入到阅询分值计算式，计算出阅询分值；

步骤三：依据上述步骤二中的依据不同询名数据和询内数据的阅询分值大小进行分值排序，将阅询分值从大到小进行排序，得到输入对应查拼数据对应的第一分值排序数据，并将第一分值排序数据存储至智能存储单元；

步骤四：提取第一分值排序数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的智能档案管理利用系统，其特征在于，步骤三中的阅询分值计算式具体为：阅询分值=询率数据*询率数据的分值转化因子+询占数据*询占数据的分值转化因子；

其中，询率数据的分值转化因子和询占数据的分值转化因子均为预设值，且询率数据的分值转化因子小于询占数据的分值转化因子。

4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的智能档案管理利用系统，其特征在于，K2中的询音分析的具体分析过程为：

A1：对每个时间点的字符Pi进行识别，当识别到一个字符出现后，在设定时间M1的时间段内识别不到对应字符时，将其标定为一次错误，生成错误信号，并对错误信号出现的次数进行识别，将其标定为错误次数据，提取询音数据，并设定一个错误预设值M2，并将其与询音数据进行求和计算，计算出最大差值，将错误预设值M2与询音数据进行差值计算，计算出最小差值，并将最大差值和最小差值之间的范围标定为错误综合范围值；

A2：选取出个账数据对应的输入时间，设定输时预设值M3，并将其与输入时间进行差值计算，计算出最小时间值，将输时预设值M3与输入时间进行求和计算，计算出最大时间值，将最小时间值和最大时间值之间的数值标定为判定时间范围值；

A3：依据判定时间范围值和错误综合范围值进行推荐判定，具体为：当用户的输入时间到达判定时间范围值的最小值时，则对错误次数据进行识别，当错误次数据在错误综合范围值的范围值内，则生成推送信号，当错误次数据不在错误综合范围值的范围值内，则生成继续检测信号，对下一个时间点错误次数据进行判定，得到对应的推送信号或继续检测信号，当时间点大于判定时间范围值的最大值时，则判定输入有误，生成重新输入信号。

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