CN116665871B - 一种基于大数据的监护方案优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于大数据的监护方案优化方法及系统，属于智能监护技术领域。本发明的方案利用大数据技术生成针对全部个体的基础监护方式，以及针对部分特殊个体的个性化监护方式，一方面使得部分个体获得了更适宜的监护方式，另一方面，也减少了个性化监护方式的实施数量，降低了监护成本。
Description
技术领域
本发明涉及智能监护技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的监护方案优化方法、系统、电子设备及计算机存储介质。
背景技术
针对有精神疾病或类精神疾病的人群的监护，越来越受到社会的重视，各类监护机构逐渐建立起来。但是，监护机构需要监护的个体越来越多，受限于人力成本，传统纯人力的监护方式几乎无法实现对不同类型的个体的个性化监护，导致监护效果大打折扣。本发明的方案旨在解决该技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题至少之一，本发明具体提供了一种基于大数据的监护方案优化方法、系统、电子设备及计算机存储介质，以实现基于大数据技术来生成针对个体的最佳监护方案。
本发明的第一方面提供了一种基于大数据的监护方案优化方法，包括如下步骤：
获取第一大数据，基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案；
获取第二大数据，基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案。
进一步地，所述基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案，包括：
根据区域内所有监护对象的属性关联数据生成若干第一类型属性，依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，得到若干第二类型属性；
根据所述第二类型属性从所述第一大数据中调取得出第三大数据，依据所述第三大数据确定得出适配于区域内所有监护对象的初始监护方案。
进一步地，所述依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，包括：
对若干所述第一类型属性进行排序，依据聚类指数对排序后的各所述第一类型属性进行分组；
计算每组内各所述第一类型属性与组内其它所述第一类型属性的相似度之和，将该组内的所述第一类型属性替换为相似度之和最大的所述第一类型属性。
进一步地，所述聚类指数依据所述区域对应的服务能力确定。
进一步地，所述基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案，包括：
识别所有监护对象中的特定监护对象，确定所述特定监护对象的第三类型属性，根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案；
评估所述修正监护方案和所述初始监护方案之间的差异，依据所述差异和所述修正监护方案对所述初始监护方案进行调整，得出所述目标监护方案。
进一步地，所述根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案，包括：
根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，所述第四类型属性的监护对象是该特定监护对象以外的监护对象；
根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成第一修正监护方案；
根据所述第四类型属性的监护对象对应的初始监护方案或目标监护方案，生成第二修正监护方案；
根据所述第一修正监护方案和所述第一修正监护方案生成所述修正监护方案。
进一步地，所述根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，包括：
根据所述第三类型属性和预设冲突关联表确定若干所述第四类型属性的候选监护对象；
根据所述区域对应的服务能力从若干所述候选监护对象中确定出若干目标监护对象。
本发明的第二方面提供了一种基于大数据的监护方案优化系统，包括获取模块、处理模块、存储模块；所述处理模块与所述获取模块、所述存储模块电连接；
所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述获取模块，用于获取用于确定监护方案的相关大数据，并传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如前任一项所述的方法。
本发明的第三方面提供了一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前任一项所述的方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上任一项所述的方法。
本发明的有益效果在于：
本发明的方案利用大数据技术生成针对全部个体的基础监护方式，以及针对部分特殊个体的个性化监护方式，一方面使得部分个体获得了更适宜的监护方式，另一方面，也减少了个性化监护方式的实施数量，降低了监护成本。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于大数据的监护方案优化方法的结构示意图。
图2是本发明实施例公开的一种基于大数据的监护方案优化系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
参阅图1所示流程示意图，本发明实施例提供了一种基于大数据的监护方案优化方法，包括如下步骤：
获取第一大数据，基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案；
获取第二大数据，基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案。
如背景技术所提到的，当监护机构内的被监护对象较多时，传统人力监护方式无法做到针对每个个体的个性化监护服务。针对该技术问题，本发明使用大数据技术来生成适配于监护机构内全体监护对象的初始监护方案，初始监护方案中至少包括作息安排、户外活动安排、室内活动安排、陪护/医疗方式等，这些内容均涉及对应的时间安排。同时，还考虑监护机构内某些特殊个体的实际情况，同样基于大数据技术来生成适配于其的个性化监护方案。于是，本发明的方案利用大数据技术生成针对全部个体的基础监护方式，以及针对部分特殊个体的个性化监护方式，一方面使得部分个体获得了更适宜的监护方式，另一方面也减少了个性化监护方式的实施数量，降低了监护成本。
需要说明的是，第一大数据指的是从大量其它监护机构、医疗机构、研究机构等收集得到的针对不同类型个体的监护数据，这些数据既包括理论数据也包括临床数据，具体包括不同类型个体的监护方式及对应的评价数据（评估指数或评估描述）。与第一大数据涉及全部类型监护个体所不同的是，第二大数据仅针对单一类型监护个体，甚至可以是某一具体监护对象的既往大数据，如来源于各机构的诊疗记录、咨询记录、评估记录及其它行为方式记录等。
进一步地，所述基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案，包括：
根据区域内所有监护对象的属性关联数据生成若干第一类型属性，依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，得到若干第二类型属性；
根据所述第二类型属性从所述第一大数据中调取得出第三大数据，依据所述第三大数据确定得出适配于区域内所有监护对象的初始监护方案。
在本实施例中，监护机构可以通过网络或自评估方式得到各个监护对象的属性关联数据，包括情绪敏感类型、病情、病因及其它敏感因素（人物、场景、物体等），从中可以提取得出该监护机构所需监护的各监护对象的第一类型属性，可见，第一类型属性指的是用于表征具体类型监护对象的所属情绪种类，此时需要进一步依据一定的聚类指数来对过多的第一类型属性进行缩减，从而得出更少数量的第二类型属性，可见，第二类型属性实际上与第一类型属性具有相同的含义，其实际上是对更多数量的第一类型属性进行聚类缩减后得出的更少数量的第一类型属性。至此便可以从第一大数据中调取与各个第二类型属性相关的第三大数据，据此可以分析得出适用于全部监护对象的普适性的初始监护方案。
可预先按照较高的分辨率对属性关联数据进行分析，从而得出数量较多的第一类型属性，但对于普适性的初始监护方案的确定来说过高的分辨率是无益的。于是，本发明按照上述方式对第一类型属性进行了适当聚类缩减，这样既能确保大多数个体得到了一定的个性化服务，又能降低监护机构要应对的监护方案数量，从而有效降低成本。
进一步地，所述依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，包括：
对若干所述第一类型属性进行排序，依据聚类指数对排序后的各所述第一类型属性进行分组；
计算每组内各所述第一类型属性与组内其它所述第一类型属性的相似度之和，将该组内的所述第一类型属性替换为相似度之和最大的所述第一类型属性。
在本实施例中，限定了聚类缩减的一种具体方式：先对第一类型属性进行排序，例如基于各第一类型属性的ID，此时排序位置接近的第一类型属性实际上大概率也是近似类型。接着，按照聚类指数将排好序的第一类型属性进行分类，聚类指数可以是3、4、5…，对应设置每组内包含3个或4个或5个第一类型属性。最后，再计算组内各第一类型属性两两间的相似度，将相似度之和最高的第一类型属性作为该组的代表。至此，便完成了聚类缩减。其中，可预先划分多个情绪大类，每个情绪大类包括若干个情绪小类，再按照情绪稳定程度给各情绪大类及小类分别赋值，例如，温和Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型，易怒Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型，等等，而且各情绪大类还可以按照对应的评估值进行排序，“温和”的评估值高于“易怒”的评估值，“易怒”的评估值高于“暴躁”的评估值，温和Ⅰ型的评估值高于温和Ⅱ型。对各情绪大类及小类按照评估值大小进行排序后按照连续编码规则分别配置ID，此时即可根据ID对第一类型属性进行排序。
相似度的计算可以使用欧式距离、余弦距离等现有方式对两两第一类型属性的ID进行计算得出，具体不再赘述。
当然，也可以采用其它方式来实现聚类缩减，本发明并不对其进行排斥。
进一步地，所述聚类指数依据所述区域对应的服务能力确定。
在本实施例中，各区域对应着一家或多家（例如联锁式）监护机构，而不同的监护机构具有不同的个性化监护服务提供能力，对于个性化监护服务提供能力较强的监护机构，适应更低的聚类指数，这样可以使得更多数量的监护对象获得最适宜的监护服务；对于个性化监护服务提供能力较弱的监护机构，适应更高的聚类指数，这样可以使得监护机构给大多数的监护对象提供相对适宜的监护服务，又不会影响监护机构的运转效率。也就是说，聚类指数与服务能力整体上是负关联的。
需要说明的是，服务能力至少可基于监护机构的人力、床位、区域内文娱设施配套、周边环境等因素综合确定，在此不再赘述。
进一步地，所述基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案，包括：
识别所有监护对象中的特定监护对象，确定所述特定监护对象的第三类型属性，根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案；
评估所述修正监护方案和所述初始监护方案之间的差异，依据所述差异和所述修正监护方案对所述初始监护方案进行调整，得出所述目标监护方案。
在本实施例中，将监护对象中的特定监护对象识别出来，特定监护对象可以是那些情绪狂躁个体、特定天气敏感个体及其它需要特殊监护的个体，例如对阴雨、高湿度、强光照敏感的个体、间歇性/规律性情绪失控个体等。依据这些特定监护对象的第三类型属性调度对应的第二大数据，同样按照前述方式可以生成适配的修正监护方案。在修正监护方案和前述确定出的初始监护方案之间的差异较小时，可不对初始监护方案进行调整；在差异中等时，可以初始监护方案为基准将修正监护方案中差异性显著的部分融合进来；在差异过大时，可将初始监护方案直接替换为修正监护方案。在将全部特定监护对象调整完毕之后，便可以得到最终适配于区域内全部监护对象的目标监护方案。
其中，在某监护机构为服务于特定类型属性的人员时，虽然存在特定监护对象，但显然此种情况下的初始监护方案和修正监护方案具有高相似度，即会出现上述的“差异较小”的情况。当然，也能会因为监护机构仅能提供有限类型的服务而导致适配于特定监护对象和大众监护对象的监护方案被迫接近，等等。
进一步地，所述根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案，包括：
根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，所述第四类型属性的监护对象是该特定监护对象以外的监护对象；
根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成第一修正监护方案；
根据所述第四类型属性的监护对象对应的初始监护方案或目标监护方案，生成第二修正监护方案；
根据所述第一修正监护方案和所述第二修正监护方案生成所述修正监护方案。
在本实施例中，除了特定监护对象自身原因需要对初始监护方案进行调整之外，某些特定监护对象还存在不适宜共同相处甚至相遇的情况，例如，特定监护对象A容易因噪音而情绪不稳定，监护对象B则具有制造噪音的情绪特质，此时二者不适宜同处一个空间。本发明对此也进行了考虑，具体地，基于特定监护对象A的类型属性确定出存在“冲突”的监护对象B，先依照前述方式确定出特定监护对象A的第一修正监护方案以及监护对象B的初始监护方案或目标监护方案，再依照“冲突”因素将特定监护对象A的第一修正监护方案涉及的与B的冲突方案部分进行调整，调整方式既可以是调整A，也可以是调整B，便可以最终得出修正监护方案。实际上，该方案除了可用于调整特定监护对象的冲突方案部分，还可用于调整其它普通监护对象的冲突方案部分。
进一步地，所述根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，包括：
根据所述第三类型属性和预设冲突关联表确定若干所述第四类型属性的候选监护对象；
根据所述区域对应的服务能力从若干所述候选监护对象中确定出若干目标监护对象。
在本实施例中，预设冲突关联表中包含了多个情绪特质、病情特质等类型属性对应的冲突类型属性，通过查表即可确定出存在冲突的候选监护对象。同时，如前提到的监护机构本身所能提供的监护服务类型是受限各种因素的，本发明进一步设置根据监护机构的个性化监护服务提供能力来从中挑选部分监护对象作为目标监护对象，显然，服务能力越高，则用于进行冲突避免的目标监护对象也越多。
优选地，预设冲突关联表中还可以包含冲突程度系数，并依照冲突程度系数对各候选监护对象进行排序，再依照服务能力筛选出排序在前的一定数量的目标监护对象。
如图2所示，本发明实施例的一种基于大数据的监护方案优化系统，包括获取模块、处理模块、存储模块；所述处理模块与所述获取模块、所述存储模块连接；
所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述获取模块，用于获取用于确定监护方案的相关大数据，并传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如前任一项所述的方法。
本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前述实施例所述的方法。
本发明实施例还公开了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如前述实施例所述的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程负载均衡装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于大数据的监护方案优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取第一大数据，基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案；
获取第二大数据，基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案；
其中，所述第一大数据是收集得到的大量针对不同类型个体的监护数据，所述第二大数据是收集得到的针对单一类型监护个体或某一具体监护对象的既往大数据；
所述基于所述第一大数据确定适配于区域内所有监护对象的初始监护方案，包括：
根据区域内所有监护对象的属性关联数据生成若干第一类型属性，依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，得到更少数量的若干第二类型属性；其中，所述属性关联数据包括情绪；
根据所述第二类型属性从所述第一大数据中调取得出第三大数据，依据所述第三大数据确定得出适配于区域内所有监护对象的初始监护方案；
其中，所述第一类型属性和所述第二类型属性均是用于表征具体类型监护对象的所属情绪种类；
所述依据聚类指数对若干所述第一类型属性进行聚类缩减，包括：
对若干所述第一类型属性进行排序，依据聚类指数对排序后的各所述第一类型属性进行分组；
计算每组内各所述第一类型属性与组内其它所述第一类型属性的两两相似度之和，将该组内的所述第一类型属性替换为相似度之和最大的所述第一类型属性。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的监护方案优化方法，其特征在于：所述聚类指数依据所述区域对应的服务能力确定。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的监护方案优化方法，其特征在于：所述基于所述第二大数据对区域内所有监护对象中的部分监护对象的所述初始监护方案进行调整，得出目标监护方案，包括：
识别所有监护对象中的特定监护对象，确定所述特定监护对象的第三类型属性，根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案；
评估所述修正监护方案和所述初始监护方案之间的差异，依据所述差异和所述修正监护方案对所述初始监护方案进行调整，得出所述目标监护方案。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的监护方案优化方法，其特征在于：所述根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成修正监护方案，包括：
根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，所述第四类型属性的监护对象是该特定监护对象以外的监护对象；
根据所述第三类型属性和所述第二大数据生成第一修正监护方案；
根据所述第四类型属性的监护对象对应的初始监护方案或目标监护方案，生成第二修正监护方案；
根据所述第一修正监护方案和所述第二修正监护方案生成所述修正监护方案。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的监护方案优化方法，其特征在于：所述根据所述第三类型属性确定至少一个第四类型属性的监护对象，包括：
根据所述第三类型属性和预设冲突关联表确定若干所述第四类型属性的候选监护对象；
根据所述区域对应的服务能力从若干所述候选监护对象中确定出若干目标监护对象。
6.一种基于大数据的监护方案优化系统，包括获取模块、处理模块、存储模块；所述处理模块与所述获取模块、所述存储模块电连接；
所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述获取模块，用于获取用于确定监护方案的相关大数据，并传输给所述处理模块；
其特征在于：所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
7.一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；其特征在于：所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
8.一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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