CN117785973A - 社区用户信息集成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明属于数据处理技术领域，公开了一种社区用户信息集成方法、装置、设备及存储介质。本发明通过采集不同社区对应的初始用户信息，并根据初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合，然后根据信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。本发明能够对所有社区的同一信息类型对应的目标用户信息同时进行有效地信息处理，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

Description

社区用户信息集成方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种社区用户信息集成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，社区用户信息集成是社区管理工作的重要组成部分，旨在对社区用户信息进行收集、整理和集成，然而，在传统的信息集成方式中，存在着社区用户信息不完善、数据冗余等问题。因此，如何有效地对社区用户信息进行处理，进而有效地对社区用户信息进行集成，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种社区用户信息集成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何有效地对社区用户信息进行处理，进而有效地对社区用户信息进行集成的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种社区用户信息集成方法，所述社区用户信息集成方法包括以下步骤：

采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合；

根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型；

从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息；

根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

可选地，所述采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合的步骤，具体包括：

采集不同社区对应的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息；

获取预设信息类型对应的标准信息特征；

对所述初步分类后的用户信息进行特征提取，获得初始信息特征；

将所述初始信息特征和所述标准信息特征进行匹配，得到不同社区对应的信息类型子集合。

可选地，所述对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息的步骤，具体包括：

对所述初始用户信息进行数据类型识别，获得同一数据类型的用户信息；

通过聚类算法对所述同一数据类型的用户信息分别进行聚类，获得聚类结果；

根据所述聚类结果对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息。

可选地，所述从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述目标信息类型为居民信息类型时，从所述初始用户信息中选取所述居民信息类型对应的目标用户信息中的居民信息；

获取所述居民信息中的重复信息，并确定所述重复信息对应的居民信息类型；

根据所述居民信息类型判断是否需要对所述重复信息进行筛选，并根据判断结果确定处理后的用户信息。

可选地，所述从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述目标信息类型为公共设施类型时，从所述初始用户信息中选取所述公共设施类型对应的目标用户信息中的公共设施信息；

根据所述公共设施信息构建公共设施模型；

对所述公共设施模型进行完整性判断，获得判断结果；

根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

可选地，所述根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述判断结果为所述公共设施模型完整时，对所述公共设施模型进行冗余性判断，获得冗余设施模型；

从所述公共设施信息中选取所述冗余设施模型对应的冗余设施信息，并对所述冗余设施信息进行删除，获得处理后的用户信息；

在所述判断结果为所述公共设施模型不完整时，确定所述公共设施模型中的异常设施模型；

根据所述异常设施模型对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

可选地，所述根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成的步骤，具体包括：

根据所述处理后的用户信息携带的社区标识确定同一社区对应的社区用户信息；

通过预设集成标准对所述社区用户信息进行集成。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种社区用户信息集成装置，所述社区用户信息集成装置包括：

类型确定模块，用于采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合；

类型选取模块，用于根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型；

信息处理模块，用于从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息；

信息集成模块，用于根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种社区用户信息集成设备，所述社区用户信息集成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的社区用户信息集成程序，所述社区用户信息集成程序配置为实现如上文所述的社区用户信息集成方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有社区用户信息集成程序，所述社区用户信息集成程序被处理器执行时实现如上文所述的社区用户信息集成方法的步骤。

本发明通过采集不同社区对应的初始用户信息，并根据初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合，然后根据信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。本发明先从所有社区对应的信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，能够对所有社区的同一信息类型对应的目标用户信息同时进行有效地信息处理，并提高信息处理的效率，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成，能够根据社区标识有效地对社区用户信息进行集成。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的社区用户信息集成设备的结构示意图；

图2为本发明社区用户信息集成方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明社区用户信息集成方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明社区用户信息集成方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明社区用户信息集成装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的社区用户信息集成设备结构示意图。

如图1所示，该社区用户信息集成设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对社区用户信息集成设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及社区用户信息集成程序。

在图1所示的社区用户信息集成设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明社区用户信息集成设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在社区用户信息集成设备中，所述社区用户信息集成设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的社区用户信息集成程序，并执行本发明实施例提供的社区用户信息集成方法。

基于上述社区用户信息集成设备，本发明实施例提供了一种社区用户信息集成方法，参照图2，图2为本发明社区用户信息集成方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述社区用户信息集成方法包括以下步骤：

步骤S10：采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合。

需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如计算机，或者是一种能够实现上述功能的电子设备或社区用户信息集成设备。以下以所述社区用户信息集成设备为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。

可理解的是，每个社区均对应有初始用户信息，初始用户信息可包括人口信息、家庭结构信息、商业设施信息、医疗设施信息等。并确定各初始用户信息对应的信息类型，例如，人口信息对应的信息类型为居民信息，商业设施信息对应的信息类型为公共设施信息。信息类型子集合可包括不同社区对应的所有信息类型。

步骤S20：根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型。

应理解的是，信息类型集合可包含所有社区对应的所有信息类型，具体可获取不同社区对应的信息类型子集合，即可得到所有社区包含的所有信息类型，构成信息类型集合，例如，A社区对应的信息类型子集合为类型1、类型2，B社区对应的信息类型子集合为类型2、类型3，信息类型集合为类型1、类型2、类型2、类型3。

在具体实现中，可从信息类型集合中选取相同的目标信息类型，例如，信息类型集合为类型1、类型2、类型2、类型3，目标信息类型为类型2。

步骤S30：从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

可理解的是，目标用户信息可包括不同社区的目标信息类型对应的用户信息，例如，目标信息类型为类型2时，可从不同社区对应的初始用户信息中选取类型2的目标用户信息，即目标用户信息对应的类型均为类型2。

在具体实现中，可对目标用户信息进行信息处理，即对同一信息类型的目标用户信息同时进行处理，可以是信息删除、信息修正等处理，得到各信息类型对应的处理后的用户信息。

步骤S40：根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

应理解的是，社区标识是指处理后的用户信息对应的社区的标识，根据该社区标识可确定处理后的用户信息对应的社区，并根据该社区标识进行社区用户信息集成。

进一步地，为了实现对社区用户信息进行集成，在本实施例中，所述步骤S40包括：根据所述处理后的用户信息携带的社区标识确定同一社区对应的社区用户信息；通过预设集成标准对所述社区用户信息进行集成。

可理解的是，每个处理后的用户信息可对应一社区标识，可得到同一社区标识对应的处理后的用户信息，即可得到同一社区对应的社区用户信息，该社区用户信息为上述处理后的用户信息，再通过预设集成标准对社区用户信息进行集成，能够将所有社区对应的用户信息集成在一个系统内，预设集成标准是指预先设置的进行信息集成的标准，例如，一个系统内能够包含的社区个数，一个系统内能够容纳的数据量等，最终可得到满足预设集成标准的社区用户信息集成系统。

本实施例通过采集不同社区对应的初始用户信息，并根据初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合，然后根据信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。本实施例先从所有社区对应的信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，能够对所有社区的同一信息类型对应的目标用户信息同时进行有效地信息处理，并提高信息处理的效率，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成，能够根据社区标识有效地对社区用户信息进行集成。

参考图3，图3为本发明社区用户信息集成方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S10包括：

步骤S101：采集不同社区对应的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息。

可理解的是，本实施例可对初始用户信息进行初步分类，得到初步分类后的用户信息，具体可通过聚类算法进行初步分类。

进一步地，为了有效地对初始用户信息进行初步分类，在本实施例中，所述步骤S101包括：对所述初始用户信息进行数据类型识别，获得同一数据类型的用户信息；通过聚类算法对所述同一数据类型的用户信息分别进行聚类，获得聚类结果；根据所述聚类结果对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息。

应理解的是，本实施例可先对初始用户信息进行数据类型识别，数据类型可包括文字类型、坐标类型、变量类型等，并得到同一数据类型的用户信息。

可理解的是，可通过聚类算法对同一数据类型的用户信息分别进行聚类，聚类算法可包括k-means算法、DBSCAN算法等，得到聚类结果，即得到同一数据类型的聚类结果，并根据聚类结果对初始用户信息进行初步分类，得到初步分类后的用户信息，例如，数据类型包括数据类型1和数据类型2，数据类型1的用户信息进行聚类后可得到簇1、簇2、簇3，数据类型2的用户信息进行聚类后可得到簇4、簇5，最后可得到5个类别，初步分类后的用户信息可包括簇1、簇2、簇3、簇4、簇5对应的初始用户信息。

步骤S102：获取预设信息类型对应的标准信息特征。

应理解的是，预设信息类型是指预先设置的与用户信息相关的信息类型，例如居民信息、公共设施信息等，标准信息特征是指预设信息类型对应的信息特征，标准信息特征可以是数据长度范围、数据类型等特征。

步骤S103：对所述初步分类后的用户信息进行特征提取，获得初始信息特征。

可理解的是，可对初步分类后的用户信息进行特征提取，即对每一类别中的用户信息进行特征提取，得到初始信息特征，具体可提取每一类别中的用户信息的数据长度，每一类别中的用户信息的数据类型等。

步骤S104：将所述初始信息特征和所述标准信息特征进行匹配，得到不同社区对应的信息类型子集合。

应理解的是，可将初始信息特征和标准信息特征进行匹配，如果某一类别对应的所有初始信息特征能够与标准信息特征匹配通过，则可将该标准信息特征对应的信息类型作为该类别对应的信息类型，例如，预设信息类型1对应有标准信息特征1、标准信息特征2、标准信息特征3，如果第一类别中的所有用户信息对应的初始信息特征包括初始信息特征1、初始信息特征2、初始信息特征3，如果初始信息特征1与标准信息特征1匹配，初始信息特征2与标准信息特征2匹配，初始信息特征3与标准信息特征3匹配，则第一类别对应的信息类型为预设信息类型1。

在具体实现中，如果初始信息特征和标准信息特征匹配不通过，可获取匹配通过的用户信息，并确定该用户信息处于哪一初步分类后的类别中，并将匹配通过的用户信息对应的信息类型作为该类别中的所有用户信息对应的信息类型例如，初步分类后的数据类型1对应簇1、簇2、簇3，如果簇1、簇2、簇3中存在一信息特征匹配通过，可将该信息特征对应的信息类型作为数据类型1中的所有用户信息对应的信息类型。

本实施例通过采集不同社区对应的初始用户信息，并对初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息，然后获取预设信息类型对应的标准信息特征，然后对初步分类后的用户信息进行特征提取，获得初始信息特征，再将初始信息特征和所述标准信息特征进行匹配，得到不同社区对应的信息类型子集合。本实施例先对初始用户信息进行初步分类，在将初步分类后的用户信息对应的初始信息特征与标准信息特征进行匹配，能够准确得到各初始用户信息对应的信息类型，并准确地构建不同社区对应的信息类型子集合。

参考图4，图4为本发明社区用户信息集成方法第三实施例的流程示意图。

基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：在所述目标信息类型为居民信息类型时，从所述初始用户信息中选取所述居民信息类型对应的目标用户信息中的居民信息；获取所述居民信息中的重复信息，并确定所述重复信息对应的居民信息类型；根据所述居民信息类型判断是否需要对所述重复信息进行筛选，并根据判断结果确定处理后的用户信息。

可理解的是，在目标信息类型为居民信息类型时，可从初始用户信息中选取居民信息类型对应的居民信息，居民信息可包括姓名、年龄、性别、家庭结构等与居民相关的信息。

应理解的是，重复信息是指居民信息中的相同的信息，并确定重复信息对应的居民信息类型，居民信息类型可包括姓名、年龄、性别、家庭结构等类型。

在具体实现中，可根据居民信息类型判断是否需要对重复信息进行筛选，例如，居民信息类型为性别时，只有男、女这两种居民信息，不需要进行筛选；居民信息类型为身份证号时，不需要进行筛选；居民信息类型为姓名时，可能需要进行筛选，具体可得到相同的姓名所处的社区，若社区不同，则不需要进行筛选，若社区相同，还可确定相同的姓名所处的房间号，如果相同的姓名对应的房间号也相同，则需要对该相同的姓名进行删除，保留一个姓名即可。因此，本实施例可根据居民信息类型判断是否需要对重复信息进行筛选，并根据判断结果确定处理后的用户信息。

进一步地，在本实施例中，所述步骤S30还包括：

步骤S301：在所述目标信息类型为公共设施类型时，从所述初始用户信息中选取所述公共设施类型对应的目标用户信息中的公共设施信息。

可理解的是，在目标信息类型为公共设施类型时，可从初始用户信息中选取公共设施类型对应的公共设施信息，公共设施信息可包括公共基础设施、商业服务设施、医疗服务机构等与公共设施相关的信息，公共基础设施信息可包括公共基础设施的尺寸、轮廓的坐标等信息。

步骤S302：根据所述公共设施信息构建公共设施模型。

应理解的是，可根据公共设施信息构建公共设施模型，具体地，可获取公共设施信息中的坐标信息，并对坐标信息进行分类，得到每个公共设施相关的坐标信息，并根据坐标信息进行轮廓构建，可构建公共设施模型，公共设施模型可包括每个公共设施的轮廓信息。

步骤S303：对所述公共设施模型进行完整性判断，获得判断结果。

可理解的是，本实施例可对公共设施模型进行完整性判断，具体的判断方式可以是判断公共设施模型是否能够得到完整的结构，即公共设施模型中的轮廓信息是否能够形成完整的结构，如果不能，则判断结果为公共设施不完整，如果能，则判断结果为公共设施完整。

步骤S304：根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

进一步地，为了有效地对公共设施信息进行信息处理，在本实施例中，所述步骤S304包括：在所述判断结果为所述公共设施模型完整时，对所述公共设施模型进行冗余性判断，获得冗余设施模型；从所述公共设施信息中选取所述冗余设施模型对应的冗余设施信息，并对所述冗余设施信息进行删除，获得处理后的用户信息；在所述判断结果为所述公共设施模型不完整时，确定所述公共设施模型中的异常设施模型；根据所述异常设施模型对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

应理解的是，在判断结果为公共设施模型完整时，可对公共设施模型进行冗余性判断，即判断除了完整的结构之外，是否还存在另外的结构，例如，公共设施模型能够形成一个完整的医院轮廓，然后判断该公共设施模型中除了该医院轮廓之外是否还存在其他的结构，如果存在，则将其他的结构作为冗余设施模型，并从公共设施信息中选取冗余设施模型对应的冗余设施信息，对冗余设施信息进行删除，能够对公共设施信息中的冗余设施信息进行删除，得到处理后的用户信息。

在具体实现中，在判断结果为公共设施模型不完整时，可确定异常设施模型，具体可将不完整的部分作为异常设施模型，例如，医院模型不完整时，如果是屋顶结构不完整，可将屋顶结构作为异常设施模型，并根据异常设施模型对公共设施信息进行信息处理，具体可删除与异常设施模型相关的用户信息，也可根据异常设施模型自动补充用户信息，即可将异常设施模型补充为正常设施模型，形成完整的结构，再将补充的部分信息添加至处理后的用户信息中。

本实施例通过在目标信息类型为公共设施类型时，从初始用户信息中选取公共设施类型对应的目标用户信息中的公共设施信息，然后根据公共设施信息构建公共设施模型，然后对公共设施模型进行完整性判断，获得判断结果，再根据判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。本实施例通过在目标信息类型为公共设施类型时，根据公共设施类型对应的公共设施信息构建公共设施模型，再根据公共设施模型的完整性判断结果对公共设施信息进行信息处理，从而能够有效地得到处理后的用户信息。

参照图5，图5为本发明社区用户信息集成装置第一实施例的结构框图。

如图5所示，本发明实施例提出的社区用户信息集成装置包括：

类型确定模块10，用于采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合；

类型选取模块20，用于根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型；

信息处理模块30，用于从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息；

信息集成模块40，用于根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

本实施例通过采集不同社区对应的初始用户信息，并根据初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合，然后根据信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。本实施例先从所有社区对应的信息类型集合中选取相同的目标信息类型，然后从初始用户信息中选取目标信息类型对应的目标用户信息，并对目标用户信息进行信息处理，能够对所有社区的同一信息类型对应的目标用户信息同时进行有效地信息处理，并提高信息处理的效率，再根据处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成，能够根据社区标识有效地对社区用户信息进行集成。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的社区用户信息集成方法，此处不再赘述。

基于本发明上述社区用户信息集成装置第一实施例，提出本发明社区用户信息集成装置的第二实施例。

在本实施例中，所述类型确定模块10，还用于采集不同社区对应的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息；获取预设信息类型对应的标准信息特征；对所述初步分类后的用户信息进行特征提取，获得初始信息特征；将所述初始信息特征和所述标准信息特征进行匹配，得到不同社区对应的信息类型子集合。

进一步地，所述类型确定模块10，还用于对所述初始用户信息进行数据类型识别，获得同一数据类型的用户信息；通过聚类算法对所述同一数据类型的用户信息分别进行聚类，获得聚类结果；根据所述聚类结果对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息。

进一步地，所述信息处理模块30，还用于在所述目标信息类型为居民信息类型时，从所述初始用户信息中选取所述居民信息类型对应的目标用户信息中的居民信息；获取所述居民信息中的重复信息，并确定所述重复信息对应的居民信息类型；根据所述居民信息类型判断是否需要对所述重复信息进行筛选，并根据判断结果确定处理后的用户信息。

进一步地，所述信息处理模块30，还用于在所述目标信息类型为公共设施类型时，从所述初始用户信息中选取所述公共设施类型对应的目标用户信息中的公共设施信息；根据所述公共设施信息构建公共设施模型；对所述公共设施模型进行完整性判断，获得判断结果；根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

进一步地，所述信息处理模块30，还用于在所述判断结果为所述公共设施模型完整时，对所述公共设施模型进行冗余性判断，获得冗余设施模型；从所述公共设施信息中选取所述冗余设施模型对应的冗余设施信息，并对所述冗余设施信息进行删除，获得处理后的用户信息；在所述判断结果为所述公共设施模型不完整时，确定所述公共设施模型中的异常设施模型；根据所述异常设施模型对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

进一步地，所述信息集成模块40，还用于根据所述处理后的用户信息携带的社区标识确定同一社区对应的社区用户信息；通过预设集成标准对所述社区用户信息进行集成。

本发明社区用户信息集成装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有社区用户信息集成程序，所述社区用户信息集成程序被处理器执行时实现如上文所述的社区用户信息集成方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种社区用户信息集成方法，其特征在于，所述社区用户信息集成方法包括以下步骤：

采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合；

根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型；

从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息；

根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

2.如权利要求1所述的社区用户信息集成方法，其特征在于，所述采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合的步骤，具体包括：

采集不同社区对应的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息；

获取预设信息类型对应的标准信息特征；

对所述初步分类后的用户信息进行特征提取，获得初始信息特征；

将所述初始信息特征和所述标准信息特征进行匹配，得到不同社区对应的信息类型子集合。

3.如权利要求2所述的社区用户信息集成方法，其特征在于，所述对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息的步骤，具体包括：

对所述初始用户信息进行数据类型识别，获得同一数据类型的用户信息；

通过聚类算法对所述同一数据类型的用户信息分别进行聚类，获得聚类结果；

根据所述聚类结果对所述初始用户信息进行初步分类，获得初步分类后的用户信息。

4.如权利要求1所述的社区用户信息集成方法，其特征在于，所述从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述目标信息类型为居民信息类型时，从所述初始用户信息中选取所述居民信息类型对应的目标用户信息中的居民信息；

获取所述居民信息中的重复信息，并确定所述重复信息对应的居民信息类型；

根据所述居民信息类型判断是否需要对所述重复信息进行筛选，并根据判断结果确定处理后的用户信息。

5.如权利要求1所述的社区用户信息集成方法，其特征在于，所述从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述目标信息类型为公共设施类型时，从所述初始用户信息中选取所述公共设施类型对应的目标用户信息中的公共设施信息；

根据所述公共设施信息构建公共设施模型；

对所述公共设施模型进行完整性判断，获得判断结果；

根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

6.如权利要求5所述的社区用户信息集成方法，其特征在于，所述根据所述判断结果对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息的步骤，具体包括：

在所述判断结果为所述公共设施模型完整时，对所述公共设施模型进行冗余性判断，获得冗余设施模型；

从所述公共设施信息中选取所述冗余设施模型对应的冗余设施信息，并对所述冗余设施信息进行删除，获得处理后的用户信息；

在所述判断结果为所述公共设施模型不完整时，确定所述公共设施模型中的异常设施模型；

根据所述异常设施模型对所述公共设施信息进行信息处理，获得处理后的用户信息。

7.如权利要求1～6中任一项所述社区用户信息集成方法，其特征在于，所述根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成的步骤，具体包括：

根据所述处理后的用户信息携带的社区标识确定同一社区对应的社区用户信息；

通过预设集成标准对所述社区用户信息进行集成。

8.一种社区用户信息集成装置，其特征在于，所述社区用户信息集成装置包括：

类型确定模块，用于采集不同社区对应的初始用户信息，并根据所述初始用户信息确定不同社区对应的信息类型子集合；

类型选取模块，用于根据所述信息类型子集合构建所有社区对应的信息类型集合，并从所述信息类型集合中选取相同的目标信息类型；

信息处理模块，用于从所述初始用户信息中选取所述目标信息类型对应的目标用户信息，并对所述目标用户信息进行信息处理，获得处理后的用户信息；

信息集成模块，用于根据所述处理后的用户信息携带的社区标识进行社区用户信息集成。

9.一种社区用户信息集成设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的社区用户信息集成程序，所述社区用户信息集成程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的社区用户信息集成方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有社区用户信息集成程序，所述社区用户信息集成程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的社区用户信息集成方法的步骤。