本公开提供了一种政务数据处理方法，可以应用于大数据技术领域。该政务数据处理方法包括：基于历史政务数据，构建事项关联图谱，该事项关联图谱包括事项项集，对所有该事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集，利用该事项频繁项集搜索该事项关联图谱，得到事项关联模式，计算事项关联图谱中所有办事人两两之间的相似度，为相似度大于预设阈值的办事人基于事项关联模式推荐办理事项集。采用这种方式可以得到具有逻辑关联的事项关联模式和非逻辑关联的事项关联模式，且政务数据量越大，得出的事项关联模式越多。本公开还提供了一种政务数据处理装置、设备、存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。
【技术实现步骤摘要】
政务数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品
[0001]本公开涉及大数据领域，更具体地涉及一种政务数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
[0002]“互联网+政务服务“包含多个事项，这些事项之间具有有一定的关联。例如，办理婚姻登记，完成户口迁移，办理生育登记，办理市民卡这些事项是存在逻辑关联的事项关联模式。办理结婚证，购买二手房，办理住房贷款，公积金提取这些事项则是非逻辑关联(人们按时间先后办理)的事项关联模式。
[0003]现有方法是通过事项梳理手动发现事项关联模式，但这种方法通常只能发现某些具有逻辑关联的事项关联模式而很难发现非逻辑关联的事项关联模式，同时这种方法也很依赖于业务专家对事项规则的理解，且效率低，准确率低。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本公开提供了一种政务数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供了一种政务数据处理方法，包括：
[0006]基于历史政务数据，构建事项关联图谱，所述事项关联图谱包括事项项集；
[0007]对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集；
[0008]利用所述事项频繁项集搜索所述事项关联图谱，得到事项关联模式；
[0009]计算所述事项关联图谱中所有办事人两两之间的相似度，为相似度大于预设阈值的办事人基于所述事项关联模式推荐办理事项集。
[0010]在本公开一实施例中，所述对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集包括：
[0011]对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到每条所述事项项集的支持度；
[0012]判断每条所述事项项集的支持度是否在预设范围之内；
[0013]若存在事项项集的支持度在预设范围之内，则将所述事项项集确定为所述事项频繁项集。
[0014]在本公开一实施例中，所述利用所述事项频繁项集搜索所述事项关联图谱，得到事项关联模式包括：
[0015]在所述事项关联图谱中搜索所述事项频繁项集；
[0016]将具有至少两个相同事项且所述相同事项的办理顺序相同的事项频繁项集进行关联，得到所述事项关联模式。
[0017]在本公开一实施例中，所述基于历史政务数据，构建事项关联图谱包括：
[0018]获取所述历史政务数据中的所有事项、办事人办理所述事项的顺序和相邻办理的两个所述事项之间的办事人数；
[0019]将每个所述事项作为一个节点，办事人办理所述事项的顺序作为有向边，相邻办理的两个所述事项之间的办事人数作为所述边的特征，构建所述事项关联图谱。
[0020]在本公开一实施例中，还包括：
[0021]在用户进行政务办理的情况下，获取用户已办理的事项；
[0022]获取目标事项关联模式，所述目标事项关联模式包括所述用户已办理的事项；
[0023]基于所述目标事项关联模式，对所述用户进行政务事项推荐。
[0024]在本公开一实施例中，还包括：
[0025]在用户进行政务办理的情况下，获取用户已办理的事项和所述用户已办理的事项之间的办事顺序；
[0026]获取目标事项关联模式，所述目标事项关联模式包括所述用户已办理的事项所述用户已办理的事项之间的办事顺序；
[0027]基于所述目标事项关联模式，对所述用户进行政务事项推荐。
[0028]本公开的第二方面提供了一种政务数据处理装置，包括：
[0029]构建模块，用于基于历史政务数据，构建事项关联图谱，所述事项关联图谱包括事项项集；
[0030]处理模块，用于对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集；
[0031]搜索模块，用于利用所述事项频繁项集搜索所述事项关联图谱，得到事项关联模式；
[0032]计算模块，用于计算所述事项关联图谱中所有办事人两两之间的相似度，为相似度大于预设阈值的办事人基于所述事项关联模式推荐办理事项集。
[0033]在本公开一实施例中，所述处理模块包括：
[0034]计算子模块，用于对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到每条所述事项项集的支持度；
[0035]判断子模块，用于判断每条所述事项项集的支持度是否在预设范围之内；
[0036]确定子模块，用于若存在事项项集的支持度在预设范围之内，则将所述事项项集确定为所述事项频繁项集。
[0037]在本公开一实施例中，所述搜索模块包括：
[0038]搜索子模块，用于在所述事项关联图谱中搜索所述事项频繁项集；
[0039]关联子模块，用于将具有至少两个相同事项且所述相同事项的办理顺序相同的事项频繁项集进行关联，得到所述事项关联模式。
[0040]在本公开一实施例中，所述构建模块包括：
[0041]获取子模块，用于获取所述历史政务数据中的所有事项、办事人办理所述事项的顺序和相邻办理的两个所述事项之间的办事人数；
[0042]构建子模块，用于将每个所述事项作为一个节点，办事人办理所述事项的顺序作为有向边，相邻办理的两个所述事项之间的办事人数作为所述边的特征，构建所述事项关联图谱。
[0043]在本公开一实施例中，所述装置还包括：
[0044]第一获取模块，还用于在用户进行政务办理的情况下，获取用户已办理的事项；
[0045]模式获取模块，用于获取目标事项关联模式，所述目标事项关联模式包括所述用
户已办理的事项；
[0046]推荐模块，用于基于所述目标事项关联模式，对所述用户进行政务事项推荐。
[0047]在本公开一实施例中，所述装置还包括：
[0048]第二获取模块，还用于在用户进行政务办理的情况下，获取用户已办理的事项和所述用户已办理的事项之间的办事顺序；
[0049]模式获取模块，还用于获取目标事项关联模式，所述目标事项关联模式包括所述用户已办理的事项所述用户已办理的事项之间的办事顺序；
[0050]推荐模块，还用于基于所述目标事项关联模式，对所述用户进行政务事项推荐。
[0051]本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述政务数据处理方法。
[0052]本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述政务数据处理方法。
[0053]本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述政务数据处理方法。
[0054]根据本公开实施例提供的政务数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品，基于历史政务数据，构建事项关联图谱，该事项关联图谱包括事项项集，对所有该事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集，利用该事项频繁项集搜索该事项关联图谱，得到事项关本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种政务数据处理方法，包括：基于历史政务数据，构建事项关联图谱，所述事项关联图谱包括事项项集；对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集；利用所述事项频繁项集搜索所述事项关联图谱，得到事项关联模式；计算所述事项关联图谱中所有办事人两两之间的相似度，为相似度大于预设阈值的办事人基于所述事项关联模式推荐办理事项集。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到事项频繁项集包括：对所有所述事项项集均分别计算支持度，得到每条所述事项项集的支持度；判断每条所述事项项集的支持度是否在预设范围之内；若存在事项项集的支持度在预设范围之内，则将所述事项项集确定为所述事项频繁项集。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述事项频繁项集搜索所述事项关联图谱，得到事项关联模式包括：在所述事项关联图谱中搜索所述事项频繁项集；将具有至少两个相同事项且所述相同事项的办理顺序相同的事项频繁项集进行关联，得到所述事项关联模式。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于历史政务数据，构建事项关联图谱包括：获取所述历史政务数据中的所有事项、办事人办理所述事项的顺序和相邻办理的两个所述事项之间的办事人数；将每个所述事项作为一个节点，办事人办理所述事项的顺序作为有向边，相邻办理的两个所述事项之间的办事人数作为所述边的特征，构建所述事项关联图谱。5.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：在用户进行政务办理的情况下，获取用户已...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞爱茹，贾国琛，聂靖松，林一松，倪浩然，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。