基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统及方法，首先基于大数据技术针对不同问题事件进行社区信息数据的采集，并用规则运算以及机器学习模型预测出问题事件发生概率结果，对于一些可能发生的问题事件进行预测并尽早处理，避免该类问题事件的发生。与现有技术相比较，本发明专利技术能尽早预警潜在的问题发生，更加节省人力与物力。此外，面对数量更多、覆盖范围更广的智慧社区群，一些同类事件“惯犯”更易被联动监控，有力提高了社区安全的管理能力。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统及方法
本专利技术涉及智慧社区管理
，具体涉及一种问题事件研判系统及方法。
技术介绍
随着当下社区改造话题的火热，不仅对老旧社区的房屋设施基建的翻新升级，也对社区的管理维度与精度提出更高的要求。但是目前的社区管理依旧停留在事后补救的模式中，比如社区环境整治、社区内人员问题的解决、社区安全管理等，当出现问题或者有人求助之后才能提供解决方案，无法避免问题事件的发生。而且应对庞大社区数量，仅依靠人力更是无法管理。
技术实现思路
为了解决现有社区管理方式存在的问题，本专利技术提供一种社区问题事件智能研判系统及方法，其基于大数据技术，针对不同问题事件进行社区信息数据的采集，并用规则运算以及机器学习模型预测出问题事件发生概率结果，对于一些可能发生的问题事件进行预测并尽早处理，避免该类问题事件的发生。为了实现本专利技术目的，本专利技术实施例提供一种基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于包括：原始数据模块，记录并统计社区内相关信息；冷启动规则评分模块，从原始数据模块中获取个体事件相关数据，根据研判规则计算出该个体事件为问题事件的概率，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；模型评分模块，运用机器学习算法，通过分析大量真实问题事件数据构建预测模型，对个体事件为问题事件的概率进行预测，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；事件管理模块，分析疑似问题事件库中的疑似问题事件数据，对疑似问题事件涉及的疑似个体进行分析与监控，结合实时数据分析，当出现异常时，通知网格员勘查疑似个体现场情况，网格员将勘查结果反馈至勘查结果库，将核实无误的真实结果存入已核实问题事件库。优选地，所述冷启动规则评分模块分析与比对已核实问题事件库，并将分析与比对结果反馈给所述模型评分模块，所述冷启动规则评分模块根据分析与比对结果调整优化研判规则和/或研判分筛选阈值，所述模型评分模块根据分析与比对结果调整优化预测模型和/或研判分筛选阈值，实现研判准确性的提升。优选地，所述模型评分模块将事件管理模块已核实问题事件库中的已核实问题事件作为模型训练数据集的一部分。优选地，所述预测模型采用回归模型算法。优选地，所述原始数据模块包括基础数据模块和实时数据模块，所述基础数据模块记录并统计基本信息，包括社区内的住户信息、房屋信息、社区信息，所述实时数据模块记录并统计设定周期内的信息，包括设定周期内社区内智慧设备采集的住户进出次数/事件记录、访客进出次数/时间记录。本专利技术实施例还提供一种基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判方法，其特征在于包括如下步骤：采集并记录统计社区内智慧设备采集信息、人员登记填写相关信息以及社区建设相关信息；获取个体事件相关数据，根据研判规则计算出该个体事件为问题事件的概率，记为研判分；根据研判分进行阈值筛选，将研判分高于阈值分的个体事件列为疑似问题事件，存入疑似问题事件库；监测已核实问题事件库中同类型问题事件的数据量，当达到设定数量标准，通过分析真实问题事件数据构建预测模型，对个体事件为问题事件的概率进行预测，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入疑似问题事件库；分析疑似问题事件库中的疑似问题事件数据，对疑似问题事件涉及的疑似个体进行分析与监控，结合实时数据分析，当出现异常时，通知网格员勘查疑似个体现场情况，网格员将勘查结果反馈至勘查结果库；对勘查结果进行校验核实，将校验核实无误的真实结果存入已核实问题事件库。优选地，还包括如下步骤：分析与比对已核实问题事件库，调整优化研判规则或研判分筛选阈值，实现研判准确性的提升。优选地，还包括如下步骤：已核实问题事件库中同类型问题事件的数据量每达到一定量级，开始新一轮的模型训练，更新预测模型。优选地，还包括如下步骤：分析与比对已核实问题事件库，根据分析与比对结果调整优化研判规则、预测模型和/或研判分筛选阈值，实现研判准确性的提升。本专利技术的一种基于大数据技术的智慧社区问题事件研判系统及方法，可以针对不同问题事件进行实时监控，通过预测出问题事件发生概率，对于一些可能发生的问题事件进行尽早处理，避免该类问题事件的发生。与现有技术相比较，本专利技术能尽早预警潜在的问题发生，更加节省人力与物力。此外，面对数量更多、覆盖范围更广的智慧社区群，一些同类事件“惯犯”更易被联动监控，有力提高了社区安全的管理能力。附图说明图1是本专利技术基于大数据技术的智慧社区问题事件研判系统结构示意图。具体实施方式下面结合具体实施例和附图，对本专利技术技术方案进行详细的描述。实施例1如图1所示，一种基于大数据技术的智慧社区问题事件研判系统，包括：一.原始数据模块：原始数据模块包括实时数据模块和基础数据模块两部分，用于记录并统计社区内的相关信息。基础数据模块记录并统计基本信息，包括社区内的住户信息、房屋信息、社区信息，实时数据模块记录并统计设定周期内的信息，包括设定周期内社区内智慧设备采集的住户进出次数/事件记录、访客进出次数/时间记录。比如，根据住户信息登记可以统计出社区业主/租户比例、住户年龄分布等数据，根据设备采集的信息可以统计出某位住户的出入小区的次数与时间等数据，最终整理成按照规定格式的数据存储。二.冷启动规则评分模块冷启动规则评分模块通过获取原始数据模块中待评判个体事件的相关数据，经研判规则公式计算出该个体事件为问题事件的概率（0%-100%的数值），记为研判分，再根据计算得到的研判分进行阈值筛选，即将研判分与设定的阈值进行比较，将符合条件（研判分高于相应问题事件阈值）的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库中。研判规则公式是该模块中的核心部分，研判规则公式的制定，需要针对不同问题事件类型，调研该类事件相关法规政策与共通特征，结合当前数据维度情况将相应的特征分析量化为可计算元素，运用统计学相关知识转化为可用于量化衡量个体事件为疑似问题事件概率的数学公式。经分析量化后的特征的对应元素作为参数值代入研判规则公式，最终计算出个体事件为疑似问题事件的概率。上述数据维度情况指的是，目前所有的可用数据（包括登记的基础数据、设备的采集数据）显示出的互不相干特征，能体现当前数据的丰富度。例如制定传销点事件规则公式时，调研出会有大规模的集会情况，但是数据中并没有直接显示大规模集会的特征，则在了解当前数据维度后，推测可以通过该房屋的访客进出记录，制定出规则公式判定当在某一段时间内集中出现多人访客记录，则判定为疑似多人集会情况。以独居老人研判事件为例，该类事件是推断社区是否存在需要被重点关照的独居老人的情况。通过调研，了解到独居老人具有的特点：1.房屋内大部分时间只有1位住户；2.该住户年龄大于等于60岁；3.该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于包括：/n原始数据模块，记录并统计社区内相关信息；/n冷启动规则评分模块，从原始数据模块中获取个体事件相关数据，根据研判规则计算出该个体事件为问题事件的概率，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；/n模型评分模块，运用机器学习算法，通过分析大量真实问题事件数据构建预测模型，对个体事件为问题事件的概率进行预测，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；/n事件管理模块，分析疑似问题事件库中的疑似问题事件数据，对疑似问题事件涉及的疑似个体进行分析与监控，结合实时数据分析，当出现异常时，通知网格员勘查疑似个体现场情况，网格员将勘查结果反馈至勘查结果库，将核实无误的真实结果存入已核实问题事件库。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于包括：
原始数据模块，记录并统计社区内相关信息；
冷启动规则评分模块，从原始数据模块中获取个体事件相关数据，根据研判规则计算出该个体事件为问题事件的概率，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；
模型评分模块，运用机器学习算法，通过分析大量真实问题事件数据构建预测模型，对个体事件为问题事件的概率进行预测，记为研判分，根据研判分进行阈值筛选，将符合条件的问题事件名单存入事件管理模块的疑似问题事件库；
事件管理模块，分析疑似问题事件库中的疑似问题事件数据，对疑似问题事件涉及的疑似个体进行分析与监控，结合实时数据分析，当出现异常时，通知网格员勘查疑似个体现场情况，网格员将勘查结果反馈至勘查结果库，将核实无误的真实结果存入已核实问题事件库。


2.如权利要求1所述的基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于所述冷启动规则评分模块分析与比对已核实问题事件库，并将分析与比对结果反馈给所述模型评分模块，所述冷启动规则评分模块根据分析与比对结果调整优化研判规则和/或研判分筛选阈值，所述模型评分模块根据分析与比对结果调整优化预测模型和/或研判分筛选阈值，实现研判准确性的提升。


3.如权利要求1所述的基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于所述模型评分模块将事件管理模块已核实问题事件库中的已核实问题事件作为模型训练数据集的一部分。


4.如权利要求1所述的基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于所述预测模型采用回归模型算法。


5.如权利要求1所述的基于大数据技术的智慧社区问题事件智能研判系统，其特征在于所述原始数据模块包括基础数据模块和实时数据模块，所述基础数据模块记录并统计基本信息，包括社区内的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，姜勖，
申请(专利权)人：南京甄视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32