一种市民热线问题主动治理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供的一种市民热线问题主动治理方法和装置，该方法利用历史数据、对历史数据进行分类挖掘、将市民热线问题的分类、地理位置信息进行多元数据关联，然后结合人工智能算法，建立高频问题识别模型，然后用建立的模型去预测某一个问题描述，自动预测出其他可能发生的区域和可能发生的频次，从而实现“主动治理、未诉先办”，通过解决一个诉求解决一类问题，通过一个案例带动一片治理，实现城市治理的智能化和科学化。市治理的智能化和科学化。市治理的智能化和科学化。

【技术实现步骤摘要】
一种市民热线问题主动治理方法和装置


[0001]本专利技术涉及大数据和人工智能
，具体涉及一种市民热线问题主动治理方法和装置。

技术介绍

[0002]在“城市大脑”领域的众多城市治理场景中，“市民热线”、“接诉即办”是最接近民众直接体验的场景，利用“城市大脑”的智慧能力，推动健全基层治理的应急机制、服务群众的响应机制和打通抓落实“最后一公里”的工作机制，从而实现城市治理体系和治理能力智能化、现代化。
[0003]目前“城市大脑”通过汇集各系统收集的市民热线问题数据，通过建立统一的分类标准和评价体系，形成专门的市民热线“问题库”，利用AI算法和AI模型辅助工作人员对问题进行快速的分类和派单，使群众问题的响应率、满意率较传统人工派单方式有较大提升。

技术实现思路

[0004]为了实现城市治理体系和治理能力智能化、现代化，保证市民热线接诉即办，进而提高群众问题的响应率和满意率，本专利技术提供一种市民热线问题主动治理方法和装置，该方法利用历史数据、对历史数据进行分析挖掘、多元数据关联，然后结合人工智能算法，建立一种人工智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种市民热线问题主动治理方法，其特征在于，包括步骤：获取历史市民热线问题，对所述历史市民热线问题进行分类预处理，得到不同历史市民热线问题的分类；对不同类型的历史市民热线问题进行标记，得到带标记的历史市民热线问题；将所述历史市民热线问题采用问题描述命名体识别算法对所述市民热线问题进行识别，得到命名实体和问题描述；将所述命名实体和问题描述作为未训练高频问题识别模型的输入、所述标记作为所述高频问题识别模型的输出，对所述高频问题识别模型进行训练，得到训练后的高频问题识别模型；获取待预测的市民热线问题对应的命名实体和问题描述分别输入至预先训练的地理匹配模型和所述高频问题识别模型进行计算根据所述计算结果判断是否属于高频问题，并得到所述市民热线问题所在的地理位置，调取相应解决方案并派单。2.根据权利要求1所述的市民热线问题主动治理方法，其特征在于，所述获取历史市民热线问题，对所述历史市民热线问题进行分类预处理，得到不同历史市民热线问题的分类，具体包括：获取历史市民热线问题，采用问题描述命名体识别算法对所述历史市民热线问题进行计算，得到所述市民热线问题对应的命名实体和问题描述；将所述命名实体和问题描述进行计算，得到所述命名实体和问题描述对应的特征向量；采用聚类算法对所述特征向量进行聚类，将所述特征向量分为多个不同类型，得到不同历史市民热线问题的分类。3.根据权利要求２所述的市民热线问题主动治理方法，其特征在于，所述聚类算法包括：余弦相似度算法、欧氏距离算法。4.根据权利要求1所述的市民热线问题主动治理方法，其特征在于，还包括：获取所述历史市民热线问题所在的地理位置信息，根据所述地理位置信息构建地理信息基础数据库；所述地理信息基础数据库按照不同的市民热线问题对所述地理位置信息进行分类；将不同类型的地理位置信息按照地理特征进行聚类分析和分类；其中，所述地理特征是指所述地理位置信息所在的位置具备的地理优势。5.一种市民热线问题主动治理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取历史市民热线问题，对所述历史市民热线问题进行分类预处理，得到不同历史市民热线问题的分类；标记模块，用于对不同类型的历史市民热线问题进行标记，得到带标记的历史市民热线问题；训练模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭宝松，李浩浩，王辉，梅一多，谷雨明，王静宇，
申请(专利权)人：中关村科学城城市大脑股份有限公司，
类型：发明
国别省市：