CN116796870B - 智慧社区管理服务系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智慧社区管理服务系统，尤其涉及智能管理技术领域，所述系统包括信息获取模块，用以获取用户的预约信息、反馈信息和环境参数，分类模块，用以根据用户预约部门的数量对用户进行分类，分析与评估模块，用以根据预约信息对各类别用户进行预设时段推荐，调整模块，用以对各类别用户预设时段的推荐过程进行调整，推送模块，用以根据匹配结果对用户进行预约结果推送，监控模块，用以向用户发送提示信息，优化模块，用以根据一个处理周期内各预约部门在各预设时段的用户数量对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化，通过对预约信息进行分析并进行预约时段推荐，以提升社区服务水平和管理效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能管理技术领域，尤其涉及一种智慧社区管理系统。
背景技术
智慧社区管理服务是通过技术手段去获取居民的预约信息，以为居民提供合理的预约时间，并对社区的服务部门进行调整，以减少居民等待时间，提升社区服务水平和管理效率。
智慧社区管理是指利用现代信息技术和智能化手段来提升社区管理和服务水平的管理模式。随着信息技术的迅猛发展，智慧社区管理成为了未来城市发展和社区建设的重要方向。
中国专利公开号：CN113762933A公开了一种预约受理系统和预约受理方法，所述系统包括一个以上处理器，所述一个以上处理器被配置为：从提出使用移动体的预约的用户获取请求信息，所述请求信息包括期望日期和时间、出发地和目的地；导出针对所述请求信息指示所述预约是否成立的预约结果；基于所述请求信息，一次或多次导出针对所述请求信息指示成立、保留或不成立的所述预约结果；在第一次导出所述预约结果时，导出至少包括针对所述请求信息指示所述成立的所述预约结果和指示所述保留的所述预约结果的预约结果之一；针对所述预约结果指示所述保留的所述请求信息，在预定期限之前导出指示所述成立或所述不成立的所述预约结果；并且向所述用户通知已经导出的所述预约结果；由此可见，该方案中未考虑到一个用户预约多个部门的情况，也未设置预设时段对用户的预约信息进行匹配，无法提高推送预约结果的效率。
发明内容
为此，本发明提供一种智慧社区管理服务系统，用以克服现有技术中在进行社区服务时推送预约结果效率低，从而导致智慧社区管理效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种智慧社区管理服务系统，所述系统包括，
信息获取模块，用以获取用户的预约信息、反馈信息和环境参数；
分类模块，用以根据用户预约部门的数量对用户进行分类；
分析与评估模块，用以根据预约信息对各类别用户进行预设时段推荐，所述分析与评估模块设有第一匹配单元，其用以将第一类别用户的预约部门及意向时间与该预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段的匹配系数，所述分析与评估模块还设有第二匹配单元，其用以将第二类别用户的预约部门及意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，所述分析与评估模块还设有第三匹配单元，其用以将第三类别用户的预约部门及相关意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，所述分析与评估模块还设有数据处理单元，用以根据预设时段的匹配系数对预设时段进行推荐；
调整模块，用以对各类别用户预设时段的推荐过程进行调整，所述调整模块设有调节单元，其用以根据预设时段的降水量计算出调节系数对预设时段的匹配系数进行调节，所述调整模块还设有修正单元，其用以根据预设时段的环境温度计算修正系数，对各类别用户的预设时段的匹配系数的调节过程进行修正；
推送模块，用以根据预约信息对推荐的预设时段进行分析，并根据分析结果进行预约结果推送；
监控模块，用以根据各预约部门在预设时段的剩余用户数量向用户发送提示信息；
优化模块，用以根据一个处理周期内各预约部门在各预设时段的用户数量对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化；
优化调整模块，用以根据一个处理周期内用户的反馈信息对下一处理周期预设时段推荐过程的优化过程进行调整，所述优化调整模块设有优化调节单元，其用以根据一个处理周期内用户对各预约部门的评分对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整，所述优化调整模块还设有优化修正单元，其用以根据获取的一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对优化调节的过程进行校正。
进一步地，所述第三匹配单元将第三类别用户的不同意向等级预约部门的意向时间和获取的各预设时段实时的预约人数与预设时段Ti对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第三匹配系数kc,其中：
当预约部门的意向等级为1时，
若t7＜Ti且t8-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k7，设定k7=1×（mic-mi2’）/mic，其中，mic-mi2’≤0时，令mic-mi2’=0，t7-t8为第三类别用户意向等级为1的预约部门的意向时间，mi2’为意向等级为1的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t8-Ti＜t0 且 t8＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k7,设定k7=0.5×[1-0.1(Ti-t4)/t0]+0.5×（mic-mi2’）/mic；
当预约部门的意向等级为2时，
若t9＜Ti且t10-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi3’）/mic，其中，mic-mi3’≤0时，令mic-mi3’=0，t9-t10为第三类别用户意向等级为2的预约部门的意向时间，mi3’为意向等级为2的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t10-Ti＜t0 且 t10＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k9,设定k9=0.5×[1-0.1(Ti-t10)/t0]+（mic-mi3’）/mic；
当预约部门的意向等级为3时，
若t11＜Ti且t12-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi4’）/mic，其中，mic-mi4’≤0时，令mic-mi4’=0，t11-t12为第三类别用户意向等级为3的预约部门的意向时间，mi4’为意向等级为3的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t12-Ti＜t0 且 t12＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k10,设定k10=0.5×[1-0.1(Ti-t12)/t0]+0.5×（mic-mi4’）/mic。
进一步地，所述数据处理单元将预设时段的匹配系数与预设标准系数E进行比对，并根据比对结果对预设时段进行推荐，其中：
当kj≥E时，所述数据处理单元对该预设时段进行推荐；
当kj＜E时，所述数据处理单元对该预设时段不进行推荐。
进一步地，所述调节单元将获取的各预设时段的降水量数据L1与预设降水量L0进行比对，并根据比对结果计算出调节系数α，其中：
当L1＜L0时，所述调节单元不进行调节；
当L1≥L0时，所述调节单元将调节系数设置为α，设定α=1-（L1-L0）/L1，所述调节单元根据调节系数α对匹配系数进行调节，调节后的匹配系数为kj1,设定kj1=kj×α，j=1,2...10。
进一步地，所述修正单元将获取的各预设时段的环境温度数据M0与预设温度进行比对，并根据比对结果计算出修正系数βh，其中：
当M0＜M1时，所述修正单元将修正系数设置为β1，设定β1=1-（M1-M0）/M1；
当M1＜M0≤M2时，所述修正单元不进行修正；
当M0≥M2时，所述修正单元将修正系数设置为β2，设定β2=1-（M2-M0）/M2；
所述修正单元根据修正系数βh对调节系数进行修正，修正后的调节系数设置为α1,设定α1=α×βh，h=1,2。
进一步地，当用户为第三类别用户时，所述推送模块将第三类别的用户的预约信息与各预设时段的匹配系数按照预约部门意向等级从小到大的顺序分别利用冒泡排序法进行排序，排序完成后将用户意向等级为1的预约部门的匹配系数最高的预设时段设置为Ti4所对应的预设时段，将用户意向等级为2的预约部门的匹配系数最高的两个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti5所对应的预设时段和Ti5’所对应的预设时段，将用户意向等级为3的预约部门的匹配系数最高的三个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti6所对应的预设时段、Ti6’所对应的预设时段和T6’’所对应的预设时段，其中：
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送。
进一步地，所述监控模块将各预约部门的预设时段的实时人数mic’与预设人数mic进行差值计算，得到人数差值△Q，设定△Q=mic-mic’,并将其与预设标准人数RZ进行比对，根据结果对用户发送提示信息，其中：
当△Q＜R1时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数少”的提示；
当R1≤△Q≤R2时，所述监控模块不向用户发送提示；
当△Q＞R2时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数多”的提示。
进一步地，所述优化模块将一个处理周期F内获取的各预约部门的各预设时段的用户数量Yi总c与预约部门各预设时段总的预设预约人数mic总进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化，其中:
当Yi总c≥mic总1时，所述优化模块将优化系数设置为U1ic，设定U1ic=1+（mic×F-Yi总c）/mic×F，其中mic总1为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最小预设预约人数；
当mic总1≤Yi总c＜mic总2时，所述优化模块不进行优化，其中mic总2为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最大预设预约人数；
当Yi总c＜mic总2时，所述优化模块将优化系数设置为U2ic，设定U2ic=1-（mic×F-Yi总c）/mic×F；
所述优化模块根据优化系数对下一处理周期预设预约人数mic进行优化，优化后的预设预约人数为mic’，设定mic’=UOic×mic，其中，0=1,2。
进一步地，所述优化调节单元将获取的一个处理周期F内用户对各预约部门的评分gxc与预设评分Py进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整，其中：
当∑G=gxc G=g1c/x≥P1时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为U调1，设定U调1=1+（∑G=gxc G=g1c/x-P）/∑G=gxc G=g1c/x，其中，x为实际评分的用户的数量,P1为预设评分的最高评分;
当P2＜∑G=gxc G=g1c/x≤P1时，所述优化调节单元不进行调节；
当∑G=gxc G=g1c/x＜P2时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为U调2，设定U调2=1-（P-∑G=gxc G=g1c/x）/P2，其中P2预设评分的最低评分；
所述优化调节单元根据优化调节系数对优化系数进行调节，调节后的优化系数为UOic’，设定UOic’=U调B×UOic，其中B=1,2。
进一步地，所述优化修正单元将获取的一个处理周期F内各预约部门已评分的用户数量H0c与预设评分数量H进行比对，并根据比对结果对预设评分进行校正，其中：
当H0c≥H时，所述优化修正单元不进行修正；
当H0c＜H时，所述优化修正单元将优化修正系数设置为U修，设定U修=1-（H0c-H）/H0c，并根据优化修正系数U修对预设评分进行修正，修正后的预设评分为Py’，设定Py’=Py×U修,其中y=1,2。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，所述第一匹配单元通过获取第一类别用户的意向时间与预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第一匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述第二匹配单元通过获取第二类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第二匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述第三匹配单元通过获取第三类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第三匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述调节单元通过计算调节系数来降低降水量对匹配系数的影响，以提高匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述修正单元通过计算调节系数来降低温度对调节系数的影响，以提高调节系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述推送模块通过对不同类别的用户的匹配结果进行分析，以筛选出匹配度最高的预约结果向用户推送，这提高了系统推送预约结果的准确性，同时提高智慧社区的管理效率，所述监控模块通过对各预约部门的实时人数进行分析，以对用户发送相应的提示，以减少用户的等待时间，从而提高智慧社区的管理效率，所述优化模块通过对一个处理周期内各预设部门的各预设时段接待的用户数量进行分析，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述优化调节单元通过降低用户评分对优化系数的影响，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述优化修正单元通过一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对预设评分P进行修正，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率。
附图说明
图1为本实施例智慧社区管理服务系统的结构示意图；
图2为本实施例分析与评估模块的结构示意图；
图3为本实施例调整模块的结构示意图；
图4为本实施例优化调整模块的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，其为本实施例智慧社区管理服务系统的结构示意图，所述系统包括，
信息获取模块，用以获取用户的预约信息、反馈信息和环境参数，所述预约信息包括预约部门、预约部门意向等级和意向时间，所述预约部门包括社区内的健康检查部、理疗部和娱乐部，所述反馈信息包括用户对预约部门的评分、评分人数和未评分人数所述环境参数包括预设时段的降水量和环境温度；可以理解的是，本实施例中不对用户预约信息、反馈信息和环境参数的获取方式进行限定，本领域技术人员可设置网络爬虫等方式进行用户预约信息的获取，也可通过天气预测信息进行环境参数的获取，只需满足关键要素的获取需求即可；
分类模块，用以根据用户预约部门的数量对用户进行分类，分类模块与所述信息获取模块连接；
分析与评估模块，用以根据预约信息对各类别用户进行预设时段推荐，所述分析与评估模块与分类模块连接；本实施例中设有多个预设时段，所述预设时段为预设的多个时间区间，以供用户选择，同时，本实施例不对预设时段进行具体限定，本领域技术人员可设置9-11点、11-13点、13-15点和15-17点为预设时段，只需满足关键要素的获取需求即可；本实施例中还设有多个预设时间节点，所述时间节点对应相应的预设时段，本实施例不对预设时间节点进行具体限定，本领域技术人员可自由设置，只需满足预设时间节点的获取需求即可；
调整模块，用以对各类别用户预设时段的推荐过程进行调整，所述调整模块与所述分析与评估模块连接；
推送模块，用以根据预约信息对推荐的预设时段进行分析，并根据分析结果进行预约结果推送，推送模块与所述调整模块连接；
监控模块，用以根据各预约部门在预设时段的剩余用户数量向用户发送提示信息，监控模块与所述推送模块连接；
优化模块，用以根据一个处理周期内各预约部门在各预设时段的用户数量对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化，优化模块与所述监控模块连接；
优化调整模块，用以根据一个处理周期内用户的反馈信息对下一处理周期预设时段推荐过程的优化进行调整，优化调整模块与所述优化模块连接。
具体而言，本实施例中所述智慧社区管理服务系统应用于针对社区服务部门的管理服务，通过获取居民的预约信息，对预约信息进行分析并进行预约时段推荐和实时预约提醒，以为居民提供合理的预约时间，并对社区的服务部门进行调整，以减少居民等待时间，提升社区服务水平和管理效率。
请参阅图2所示，其为本实施例分析与评估模块的结构示意图，所述分析与评估模块包括，
第一匹配单元，用以将第一类别用户的预约部门及意向时间与该预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段的匹配系数；
第二匹配单元，用以将第二类别用户的预约部门及意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，第二匹配单元与所述第一匹配单元连接；
第三匹配单元，用以将第三类别用户的预约部门及相关意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，第三匹配单元与所述第二匹配单元连接；
数据处理单元，用以根据预设时段的匹配系数对预设时段进行推荐，数据处理单元与所述第三匹配单元连接。
请参阅图3所示，其为本实施例调整模块的结构示意图，所述调整模块包括，
调节单元，用以根据预设时段的降水量计算出调节系数对预设时段的匹配系数进行调节；
修正单元，用以根据预设时段的环境温度计算修正系数，对各类别用户的预设时段的匹配系数的调节过程进行修正，修正单元与所述调节单元连接。
具体而言，所述第一匹配单元通过获取第一类别用户的意向时间与预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第一匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述第二匹配单元通过获取第二类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第二匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述第三匹配单元通过获取第三类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第三匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述调节单元通过计算调节系数来降低降水量对匹配系数的影响，以提高匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述修正单元通过计算调节系数来降低温度对调节系数的影响，以提高调节系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述推送模块通过对不同类别的用户的匹配结果进行分析，以筛选出匹配度最高的预约结果向用户推送，这提高了系统推送预约结果的准确性，同时提高智慧社区的管理效率，所述监控模块通过对各预约部门的实时人数进行分析，以对用户发送相应的提示，以减少用户的等待时间，从而提高智慧社区的管理效率，所述优化模块通过对一个处理周期内各预设部门的各预设时段接待的用户数量进行分析，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述优化调节单元通过降低用户评分对优化系数的影响，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率，所述优化修正单元通过一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对预设评分P进行修正，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率。
请参阅图4所示，其为本实施例优化调整模块的结构示意图，所述优化调整模块包括，
优化调节单元，用以根据一个处理周期内用户对各预约部门的评分对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整；
优化修正单元，用以根据所述优化修正单元将获取的一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对优化调节的过程进行校正，优化修正单元与所述优化调节单元连接。
具体而言，所述分类模块根据用户预约部门的数量将用户分为三类，当用户所预约的部门数量为1时，将其设置为第一类别用户，当用户所预约的部门数量为2时，将其设置为第二类别用户，当用户所预约的部门数量为3时，将其设置为第三类别用户；本实施例中用户在进行预约时，最多只能同时预约三个部门。
具体而言，所述第一匹配单元将第一类别用户的意向时间t1-t2和获取的预约部门各预设时段实时的预约人数mi分别与预设时间节点Ti及该节点对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第一匹配系数ka,其中：
当t1＜Ti且t2-Ti＞t0时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k1，设定k1=1×（mic-mi）/mic，其中，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0,t0为相邻预设时间节点的间隔时长,i=1,2...5,c=1,2,3;
当t1＞Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k2，设定k2=0.5×[1-0.1×(t1-Ti)/t0]+0.5×（mic-mi）/mic,其中，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0;
当t2-Ti＜t0 且 t2＜Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k3,设定k3=0.5×[1-0.1(Ti-t2)/t0]+0.5×（mic-mi）/mic，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0。
具体而言，所述mi1为健康检查部各预设时段的预约人数，所述mi2为理疗部部各预设时段的预约人数，所述mi3为娱乐部部各预设时段的预约人数，所述第一匹配单元通过获取第一类别用户的意向时间与预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第一匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例不对t0的取值作具体限定，本领域人员可设置t0为1h、2h等，只需满足t0的取值要求即可，其中，t0的最佳取值为2h。
具体而言，所述第二匹配单元将第二类别用户的不同意向等级预约部门的意向时间和获取的各预设时段实时的预约人数与预设时间节点Ti对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第二匹配系数kb,其中：
当预约部门的意向等级为1时，
若t3＜Ti且t4-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k4，设定k4=1×（mic-mi’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-mi’=0，t3-t4为第二类别用户意向等级为1的预约部门的意向时间，mi’为意向等级为1的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t4-Ti＜t0 且 t4＜Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k3,设定k3=0.5×[1-0.1(Ti-t4)/t0]+0.5×（mic-mi’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-mi’=0；
当预约部门的意向等级为2时，
若t5＜Ti且t6-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k5，设定k5=1×（mic-mi1’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-m,1’=0，t5-t6为第二类别用户意向等级为2的预约部门的意向时间，mi1’为意向等级为2的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t6-Ti＜t0 且 t6＜Ti时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k6,设定k6=0.5×[1-0.1(Ti-t6)/t0]+0.5×（mic-mi1’）/mic。
具体而言，所述第二匹配单元通过获取第二类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第二匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；
具体而言，所述第三匹配单元将第三类别用户的不同意向等级预约部门的意向时间和获取的各预设时段实时的预约人数与预设时段Ti对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第三匹配系数kc,其中：
当预约部门的意向等级为1时，
若t7＜Ti且t8-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k7，设定k7=1×（mic-mi2’）/mic，其中，mic-mi2’≤0时，令mic-mi2’=0，t7-t8为第三类别用户意向等级为1的预约部门的意向时间，mi2’为意向等级为1的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t8-Ti＜t0 且 t8＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k7,设定k7=0.5×[1-0.1(Ti-t4)/t0]+0.5×（mic-mi2’）/mic；
当预约部门的意向等级为2时，
若t9＜Ti且t10-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi3’）/mic，其中，mic-mi3’≤0时，令mic-mi3’=0，t9-t10为第三类别用户意向等级为2的预约部门的意向时间，mi3’为意向等级为2的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t10-Ti＜t0 且 t10＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k9,设定k9=0.5×[1-0.1(Ti-t10)/t0]+（mic-mi3’）/mic；
当预约部门的意向等级为3时，
若t11＜Ti且t12-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi4’）/mic，其中，mic-mi4’≤0时，令mic-mi4’=0，t11-t12为第三类别用户意向等级为3的预约部门的意向时间，mi4’为意向等级为3的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t12-Ti＜t0 且 t12＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k10,设定k10=0.5×[1-0.1(Ti-t12)/t0]+0.5×（mic-mi4’）/mic。
具体而言，所述第三匹配单元通过获取第三类别用户的意向时间与各预约部门的预设时间节点进行比对，以计算各预设时段的匹配度，再通过各预约部门的预设时段的实时人数与预设预约人数进行比对，以提高第三匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率。
具体而言，所述数据处理单元将预设时段的匹配系数与预设标准系数E进行比对，并根据比对结果对预设时段进行推荐，其中：
当kj≥E时，所述数据处理单元对该预设时段进行推荐；
当kj＜E时，所述数据处理单元对该预设时段不进行推荐；本实施例中不对E的取值作具体限定，本领域人员可自由设置，只需满足预设标准系数的需求即可，其中，E的最佳取值为0.5。
具体而言，所述调节单元将获取的各预设时段的降水量数据L1与预设降水量L0进行比对，并根据比对结果计算出调节系数α，其中：
当L1＜L0时，所述调节单元不进行调节；
当L1≥L0时，所述调节单元将调节系数设置为α，设定α=1-（L1-L0）/L1，所述调节单元根据调节系数α对匹配系数进行调节，调节后的匹配系数为kj1,设定kj1=kj×α，j=1,2...10。
具体而言，所述调节单元通过计算调节系数α来降低降水量对匹配系数的影响，当降水量大于阈值时，对匹配系数进行调整，以提高匹配系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例不对L0的取值作具体限定，本领域人员可设置L0为9mm、10mm、11mm等，只需满足L0的取值要求即可，其中L0的最佳取值为10mm。
具体而言，所述修正单元将获取的各预设时段的环境温度数据M0与预设温度进行比对，并根据比对结果计算出修正系数βh，其中：
当M0＜M1时，所述修正单元将修正系数设置为β1，设定β1=1-（M1-M0）/M1,其中，M1为预设最低温度；
当M1＜M0≤M2时，所述修正单元不进行修正；
当M0≥M2时，所述修正单元将修正系数设置为β2，设定β2=1-（M2-M0）/M2,其中，M2为预设最高温度；
所述修正单元根据修正系数βh对调节系数进行修正，修正后的调节系数设置为α1,设定α1=α×βh，h=1,2。
具体而言，所述修正单元通过计算调节系数β来降低温度对调节系数的影响，当温度大于或者小于相应阈值时，对调节系数进行修正，以提高调节系数的准确性，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例不对M1和M2的取值作具体限定，本领域人员可设置M1为6摄氏度，M2为35摄氏度等，只需满足M1和M2的取值要求即可，其中M1的最佳取值为5摄氏度，M2的最佳取值为35摄氏度。
具体而言，所述根据预约信息对推荐的预设时段进行分析，并根据分析结果对用户进行预约结果推送，其中：
当用户为第一类别用户时，所述推送模块将第一类别用户的预约信息与各预设时段的匹配系数利用冒泡排序法进行排序，排序完成后将匹配系数最高的预设时段设置为Ti1所对应的预设时段，所述推送模块将Ti1所对应的预设时段作为预约结果对用户进行推送；
当用户为第二类别用户时，所述推送模块将第二类别的用户的预约信息与各预设时段的匹配系数按照预约部门意向等级从小到大的顺序分别利用冒泡排序法进行排序，排序完成后将用户意向等级为1的预约部门的匹配系数最高的预设时段设置为Ti2所对应的预设时段，将用户意向等级为2的预约部门的匹配系数最高的两个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti3所对应的预设时段和Ti3’所对应的预设时段，其中：
当|Ti2-Ti3|≤t0时，所述推送模块将Ti2所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti3’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送；
当|Ti2-Ti3|＞t0时，所述推送模块将Ti2所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti3所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送；
当用户为第三类别用户时，所述推送模块将第三类别的用户的预约信息与各预设时段的匹配系数按照预约部门意向等级从小到大的顺序分别利用冒泡排序法进行排序，排序完成后将用户意向等级为1的预约部门的匹配系数最高的预设时段设置为Ti4所对应的预设时段，将用户意向等级为2的预约部门的匹配系数最高的两个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti5所对应的预设时段和Ti5’所对应的预设时段，将用户意向等级为3的预约部门的匹配系数最高的三个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti6所对应的预设时段、Ti6’所对应的预设时段和T6’’所对应的预设时段，其中：
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送。
具体而言，所述推送模块通过对不同类别的用户的匹配结果进行分析，并使用冒泡排序法分别进行排序，以筛选出匹配度最高的预约结果向用户推送，这提高了系统推送预约结果的准确性，同时提高智慧社区的管理效率；所述冒泡排序法它重复地遍历待排序各预约部门与预设时段的匹配系数，比较相邻的两个各预约部门与预设时段的匹配系数并按照顺序交换它们，直到整个列表排序完成，可以理解的是，本领域不对各预约部门与预设时段的匹配系数的排序方法进行具体限定，本领域人员可设置其他方法进行排序，只需满足各预约部门与预设时段的匹配系数排序需求即可。
具体而言，所述监控模块将各预约部门的预设时段的实时人数mic’与预设人数mic进行差值计算，得到人数差值△Q，设定△Q=mic-mic’,并将其与预设标准人数RZ进行比对，根据结果对用户发送提示信息，其中：
当△Q＜R1时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数少”的提示，其中R1为预设标准人数的最小值；
当R1≤△Q≤R2时，所述监控模块不向用户发送提示；
当△Q＞R2时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数多”的提示，其中R2为预设标准人数的最大值。
具体而言，所述监控模块通过对各预约部门的实时人数进行分析，以对用户发送相应的提示，以减少用户的等待时间，从而提高智慧社区的管理效率；本实施例中不对RZ的取值作具体限定，本领域人员可设置RZ为3,4...15等，只需满足RZ的取值要求即可，其中RZ的最小值的最佳取值为3，RZ的最大值的最佳取值为7.
具体而言，所述优化模块将一个处理周期F内获取的各预约部门的各预设时段的用户数量Yi总c与预约部门各预设时段总的预设预约人数mic总进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化，其中:
当Yi总c≥mic总1时，所述优化模块将优化系数设置为U1ic，设定U1ic=1+（mic×F-Yi总c）/mic×F，其中mic总1为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最小预设预约人数；
当mic总1≤Yi总c＜mic总2时，所述优化模块不进行优化，其中mic总2为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最大预设预约人数；
当Yi总c＜mic总2时，所述优化模块将优化系数设置为U2ic，设定U2ic=1-（mic×F-Yi总c）/mic×F；
所述优化模块根据优化系数对下一处理周期预设预约人数mic进行优化，优化后的预设预约人数为mic’，设定mic’=UOic×mic，其中，0=1,2。
具体而言，所述优化模块通过对一个处理周期内各预设部门的各预设时段接待的用户数量进行分析，当用户数量小于阈值时，则降低下一处理周期的预设预约人数，当用户数量大于阈值时，则增多下一处理周期的预设预约人数，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例中不对F的取值作具体限定，本领域人员可设置F为30天、60天或90天，只需满足F的取值要求即可，其中F的最佳取值为60天，同时，本实施例中不对mic总的取值作具体限定，本领域人员可设置mic总为30、50或90，只需满足mic总的取值要求即可，其中mic总最小值的最佳取值为60，mic总的最大值的最佳取值为150.
具体而言，所述优化调节单元将获取的一个处理周期F内用户对各预约部门的评分gxc与预设评分Py进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整，其中：
当∑G=gxc G=g1c/x≥P1时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为U调1，设定U调1=1+（∑G=gxc G=g1c/x-P）/∑G=gxc G=g1c/x，其中，x为实际评分的用户的数量,P1为预设评分的最高评分;
当P2＜∑G=gxc G=g1c/x≤P1时，所述优化调节单元不进行调节；
当∑G=gxc G=g1c/x＜P2时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为U调2，设定U调2=1-（P-∑G=gxc G=g1c/x）/P2，其中P2预设评分的最低评分；
所述优化调节单元根据优化调节系数对优化系数进行调节，调节后的优化系数为UOic’，设定UOic’=U调B×UOic，其中B=1,2。
具体而言，所述优化调节单元通过将一个处理周期内用户对各预约部门的评分与预设评分进行比对并计算出U调B对优化系数进行调整，以降低用户评分对优化系数的影响，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例中不对Py的取值作具体限定，本领域人员可设置Py为3,4,5,6等，只需满足Py的取值要求即可，其中Py的最高评分的最佳取值为7，最低评分的最佳取值为3。
具体而言，所述优化修正单元将获取的一个处理周期F内各预约部门已评分的用户数量H0c与预设评分数量H进行比对，并根据比对结果对预设评分进行校正，其中：
当H0c≥H时，所述优化修正单元不进行修正；
当H0c＜H时，所述优化修正单元将优化修正系数设置为U修，设定U修=1-（H0c-H）/H0c，并根据优化修正系数U修对预设评分进行修正，修正后的预设评分为Py’，设定Py’=Py×U修,其中y=1,2。
具体而言，所述优化修正单元通过一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对预设评分Py进行修正，当各预约部门已评分的用户数量小于阈值时，减小Py的取值，从而提高系统推送预约结果的准确性，最终提高智慧社区的管理效率；本实施例中不对H的取值作具体限定，本领域人员可设置H为40、50等，只需满足H的取值要求即可，其中H的最佳取值为50。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种智慧社区管理服务系统，其特征在于，包括，
信息获取模块，用以获取用户的预约信息、反馈信息和环境参数；
分类模块，用以根据用户预约部门的数量对用户进行分类，所述分类模块根据用户预约部门的数量将用户分为三类，当用户所预约的部门数量为1时，将其设置为第一类别用户，当用户所预约的部门数量为2时，将其设置为第二类别用户，当用户所预约的部门数量为3时，将其设置为第三类别用户；
分析与评估模块，用以根据预约信息对各类别用户进行预设时段推荐，所述分析与评估模块设有第一匹配单元，其用以将第一类别用户的预约部门及意向时间与该预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段的匹配系数，所述分析与评估模块还设有第二匹配单元，其用以将第二类别用户的预约部门及意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，所述分析与评估模块还设有第三匹配单元，其用以将第三类别用户的预约部门及相关意向时间分别与各预约部门的预设时间节点进行匹配，以计算出各预设时间节点对应的预设时段与各预设部门的意向时间的匹配系数，所述分析与评估模块还设有数据处理单元，用以根据预设时段的匹配系数对预设时段进行推荐；
调整模块，用以对各类别用户预设时段的推荐过程进行调整，所述调整模块设有调节单元，其用以根据预设时段的降水量计算出调节系数对预设时段的匹配系数进行调节，所述调整模块还设有修正单元，其用以根据预设时段的环境温度计算修正系数，对各类别用户的预设时段的匹配系数的调节过程进行修正；
推送模块，用以根据预约信息对推荐的预设时段进行分析，并根据分析结果进行预约结果推送；
监控模块，用以根据各预约部门在预设时段的剩余用户数量向用户发送提示信息；
优化模块，用以根据一个处理周期内各预约部门在各预设时段的用户数量对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化；
优化调整模块，用以根据一个处理周期内用户的反馈信息对下一处理周期预设时段推荐过程的优化过程进行调整，所述优化调整模块设有优化调节单元，其用以根据一个处理周期内用户对各预约部门的评分对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整，所述优化调整模块还设有优化修正单元，其用以根据获取的一个处理周期内各预约部门已评分的用户数量对优化调节的过程进行校正；
所述第一匹配单元将第一类别用户的意向时间t1-t2和获取的预约部门各预设时段实时的预约人数mi分别与预设时间节点Ti及该节点对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第一匹配系数ka,其中：
当t1＜Ti且t2-Ti＞t0时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k1，设定k1=1×（mic-mi）/mic，其中，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0,t0为相邻预设时间节点的间隔时长,i=1,2...5,c=1,2,3;
当t1＞Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k2，设定k2=0.5×[1-0.1×(t1-Ti)/t0]+0.5×（mic-mi）/mic,其中，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0;
当t2-Ti＜t0 且 t2＜Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k3,设定k3=0.5×[1-0.1(Ti-t2)/t0]+0.5×（mic-mi）/mic，当mic-mi≤0时，令mic-mi=0；
所述第二匹配单元将第二类别用户的不同意向等级预约部门的意向时间和获取的各预设时段实时的预约人数与预设时间节点Ti对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第二匹配系数kb,其中：
当预约部门的意向等级为1时，
若t3＜Ti且t4-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k4，设定k4=1×（mic-mi’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-mi’=0，t3-t4为第二类别用户意向等级为1的预约部门的意向时间，mi’为意向等级为1的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t4-Ti＜t0 且 t4＜Ti时，所述第一匹配单元将第一匹配系数设置为k3,设定k3=0.5×[1-0.1(Ti-t4)/t0]+0.5×（mic-mi’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-mi’=0；
当预约部门的意向等级为2时，
若t5＜Ti且t6-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k5，设定k5=1×（mic-mi1’）/mic，其中，mic-mi’≤0时，令mic-m,1’=0，t5-t6为第二类别用户意向等级为2的预约部门的意向时间，mi1’为意向等级为2的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t6-Ti＜t0 且 t6＜Ti时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k6,设定k6=0.5×[1-0.1(Ti-t6)/t0]+0.5×（mic-mi1’）/mic；
所述第三匹配单元将第三类别用户的不同意向等级预约部门的意向时间和获取的各预设时段实时的预约人数与预设时段Ti对应预设时段的预设预约人数mic进行比对，并根据比对结果计算出第三匹配系数kc,其中：
当预约部门的意向等级为1时，
若t7＜Ti且t8-Ti＞t0时，所述第二匹配单元将第二匹配系数设置为k7，设定k7=1×（mic-mi2’）/mic，其中，mic-mi2’≤0时，令mic-mi2’=0，t7-t8为第三类别用户意向等级为1的预约部门的意向时间，mi2’为意向等级为1的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t8-Ti＜t0 且 t8＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系
数设置为k7,设定k7=0.5×[1-0.1(Ti-t4)/t0]+0.5×（mic-mi2’）/mic；
当预约部门的意向等级为2时，
若t9＜Ti且t10-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi3’）/mic，其中，mic-mi3’≤0时，令mic-mi3’=0，t9-t10为第三类别用户意向等级为2的预约部门的意向时间，mi3’为意向等级为2的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t10-Ti＜t0 且 t10＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k9,设定k9=0.5×[1-0.1(Ti-t10)/t0]+（mic-mi3’）/mic；
当预约部门的意向等级为3时，
若t11＜Ti且t12-Ti＞t0时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k8，设定k8=1×（mic-mi4’）/mic，其中，mic-mi4’≤0时，令mic-mi4’=0，t11-t12为第三类别用户意向等级为3的预约部门的意向时间，mi4’为意向等级为3的预约部门的各预设时段实时的预约人数；
若当t12-Ti＜t0 且 t12＜Ti时，所述第三匹配单元将第三匹配系数设置为k10,设定k10=0.5×[1-0.1(Ti-t12)/t0]+0.5×（mic-mi4’）/mic；
所述数据处理单元将预设时段的匹配系数与预设标准系数E进行比对，并根据比对结果对预设时段进行推荐，其中：
当kj≥E时，所述数据处理单元对该预设时段进行推荐；
当kj＜E时，所述数据处理单元对该预设时段不进行推荐；
所述调节单元将获取的各预设时段的降水量数据L1与预设降水量L0进行比对，并根据比对结果计算出调节系数α，其中：
当L1＜L0时，所述调节单元不进行调节；
当L1≥L0时，所述调节单元将调节系数设置为α，设定α=1-（L1-L0）/L1，所述调节单元根据调节系数α对匹配系数进行调节，调节后的匹配系数为kj1,设定kj1=kj×α，j=1,2...10；
所述修正单元将获取的各预设时段的环境温度数据M0与预设温度进行比对，并根据比对结果计算出修正系数βh，其中：
当M0＜M1时，所述修正单元将修正系数设置为β1，设定β1=1-（M1-M0）/M1；
当M1＜M0≤M2时，所述修正单元不进行修正；
当M0≥M2时，所述修正单元将修正系数设置为β2，设定β2=1-（M2-M0）/M2；
所述修正单元根据修正系数βh对调节系数进行修正，修正后的调节系数设置为α1,设定α1=α×βh，h=1,2。
2.根据权利要求1所述的智慧社区管理服务系统，其特征在于，
当用户为第三类别用户时，所述推送模块将第三类别的用户的预约信息与各预设时段的匹配系数按照预约部门意向等级从小到大的
顺序分别利用冒泡排序法进行排序，排序完成后将用户意向等级为1的预约部门的匹配系数最高的预设时段设置为Ti4所对应的预设时段，将用户意向等级为2的预约部门的匹配系数最高的两个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti5所对应的预设时段和Ti5’所对应的预设时段，将用户意向等级为3的预约部门的匹配系数最高的三个预设时段按照从大到小的顺序设置为Ti6所对应的预设时段、Ti6’所对应的预设时段和T6’’所对应的预设时段，其中：
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5’-Ti6’|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户
意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|≤t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5’-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5’所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|＞t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|＞t0且|Ti5-Ti6|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|＞t0时，所
述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送;
当|Ti4-Ti5|＞t0且|Ti4-Ti6|≤t0且|Ti5-Ti6’|≤t0时，所述推送模块将Ti4所对应的预设时段作为用户意向等级为1的预约部门的预约结果对用户进行推送，将Ti5所对应的预设时段作为用户意向等级为2的预约部门的预约结果对用户进行推送,将Ti6’’所对应的预设时段作为用户意向等级为3的预约部门的预约结果对用户进行推送。
3.根据权利要求1所述的智慧社区管理服务系统，其特征在于，
所述监控模块将各预约部门的预设时段的实时人数mic’与预设人数mic进行差值计算，得到人数差值△Q，设定△Q=mic-mic’,并将其与预设标准人数RZ进行比对，根据结果对用户发送提示信息，其中：
当△Q＜R1时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数少”的提示；
当R1≤△Q≤R2时，所述监控模块不向用户发送提示；
当△Q＞R2时，所述监控模块向用户发送“当前等待人数多”的提示。
4.根据权利要求1所述的智慧社区管理服务系统，其特征在于，所述优化模块将一个处理周期F内获取的各预约部门的各预设时段
的用户数量Yi总c与预约部门各预设时段总的预设预约人数mic总进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程进行优化，其中:
当Yi总c≥mic总1时，所述优化模块将优化系数设置为U1ic，设定U1ic=1+（mic×F-Yi总c）/mic×F，其中mic总1为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最小预设预约人数；
当mic总1≤Yi总c＜mic总2时，所述优化模块不进行优化，其中mic总2为预约部门各预设时段总的预设预约人数的最大预设预约人数；
当Yi总c＜mic总2时，所述优化模块将优化系数设置为U2ic，设定U2ic=1-（mic×F-Yi总c）/mic×F；
所述优化模块根据优化系数对下一处理周期预设预约人数mic进行优化，优化后的预设预约人数为mic’，设定mic’=UOic×mic，其中，0=1,2。
5.根据权利要求4所述的智慧社区管理服务系统，其特征在于，所述优化调节单元将获取的一个处理周期F内用户对各预约部门的评分gxc与预设评分Py进行比对，并根据比对结果对下一处理周期的预设时段推荐过程的优化过程进行调整，其中：
当∑G=gxc G=g1c/x≥P1时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为U调1，设定U调1=1+（∑G=gxc G=g1c/x-P）/∑G=gxc G=g1c/x，其中，x为实际评分的用户的数量,P1为预设评分的最高评分;
当P2＜∑G=gxc G=g1c/x≤P1时，所述优化调节单元不进行调节；
当∑G=gxc G=g1c/x＜P2时，所述优化调节单元将优化调节系数设置为
U调2，设定U调2=1-（P-∑G=gxc G=g1c/x）/P2，其中P2预设评分的最低评分；
所述优化调节单元根据优化调节系数对优化系数进行调节，调节后的优化系数为UOic’，设定UOic’=U调B×UOic，其中B=1,2。
6.根据权利要求5所述的智慧社区管理服务系统，其特征在于，所述优化修正单元将获取的一个处理周期F内各预约部门已评分的用户数量H0c与预设评分数量H进行比对，并根据比对结果对预设评分进行校正，其中：
当H0c≥H时，所述优化修正单元不进行修正；
当H0c＜H时，所述优化修正单元将优化修正系数设置为U修，设定U修=1-（H0c-H）/H0c，并根据优化修正系数U修对预设评分进行修正，修正后的预设评分为Py’，设定Py’=Py×U修,其中y=1,2。
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