本申请公开了一种智慧社区资源数据处理方法及装置，涉及大数据智能分析技术领域，所述方法包括：获取智慧社区中首次加入的社区对应的社区数据，并将所述社区数据输入至预先建立的数据处理模型，得到所述社区对应的资源分配结果；获取所述社区反馈的实际资源分配数据，并将所述资源分配结果与所述实际资源分配数据进行比对，得到数据比对结果；根据所述数据比对结果，对所述数据处理模型进行优化。本发明专利技术通过收集智慧社区相关数据并自动迭代更新优化数据处理模型，提高社区资源分配的准确性，准确预估所需的维修资源，提高报事报修响应，对资源优化配置提供参考。对资源优化配置提供参考。对资源优化配置提供参考。
【技术实现步骤摘要】
智慧社区资源数据处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及大数据智能分析
，尤指一种智慧社区资源数据处理方法及装置。
技术介绍
[0002]随着科技与时代的进步和发展，智慧社区概念逐渐深入人心。智慧社区充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用，为社区居民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境，从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新的管理形态的社区。而智慧社区中资源的报事报修作为社区生活中最常见的场景，与居民生活息息相关，能充分利用好报修资源则可以大大提高社区居民的生活体验和效率。
[0003]现有社区资源的报事报修主要是基于社区居民提交的预约服务单进行即时派工，可能会出现准备不充分，处理不及时的情况。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例的主要目的在于提供一种智慧社区资源数据处理方法及装置，提高社区资源分配的准确性，对资源优化配置提供参考。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种智慧社区资源数据处理方法，方法包括：
[0006]获取智慧社区中首次加入的社区对应的社区数据，并将社区数据输入至预先建立的数据处理模型，得到社区对应的资源分配结果；
[0007]获取社区反馈的实际资源分配数据，并将资源分配结果与实际资源分配数据进行比对，得到数据比对结果；
[0008]根据数据比对结果，对数据处理模型进行优化。
[0009]可选的，在本专利技术一实施例中，数据处理模型是通过如下方式建立的：
[0010]获取智慧社区中非首次加入社区对应的历史社区数据；其中，历史社区数据包括历史基础信息及历史报修单信息；
[0011]对历史基础信息及历史报修单信息进行数据清洗处理，并对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行特征提取处理，得到历史社区特征数据；
[0012]对历史社区特征数据进行数据分类处理，得到训练样本数据及测试样本数据；
[0013]利用优化高斯函数及训练样本数据，对预设的初始分类预测模型进行训练，并利用测试样本数据，对训练后的初始分类预测模型进行测试更新，得到所述数据处理模型。
[0014]可选的，在本专利技术一实施例中，对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行特征提取处理，得到历史社区特征数据包括：
[0015]对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行数据标准化处理，得到标准化数据；
[0016]对标准化数据进行特征提取处理，得到历史社区特征数据；其中，历史社区特征数
据包括社区使用时长、社区人数、社区人群占比、社区公共设施数量、社区报修平均响应时长及报修种类。
[0017]可选的，在本专利技术一实施例中，利用优化高斯函数及所述训练样本数据，对预设的初始分类预测模型进行训练包括：
[0018]利用优化高斯函数对训练样本数据进行计算，得到社区权重；
[0019]利用欧氏距离算法、分类预测算法及所述社区权重，对预设的初始分类预测模型进行训练。
[0020]本专利技术实施例还提供一种智慧社区资源数据处理装置，装置包括：
[0021]资源分配模块，用于获取智慧社区中首次加入的社区对应的社区数据，并将社区数据输入至预先建立的数据处理模型，得到社区对应的资源分配结果；
[0022]数据比对模块，用于获取社区反馈的实际资源分配数据，并将资源分配结果与实际资源分配数据进行比对，得到数据比对结果；
[0023]模型优化模块，用于根据数据比对结果，对数据处理模型进行优化。
[0024]可选的，在本专利技术一实施例中，装置还包括：
[0025]历史数据模块，用于获取智慧社区中非首次加入社区对应的历史社区数据；其中，历史社区数据包括历史基础信息及历史报修单信息；
[0026]特征提取模块，用于对历史基础信息及历史报修单信息进行数据清洗处理，并对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行特征提取处理，得到历史社区特征数据；
[0027]样本数据模块，用于对历史社区特征数据进行数据分类处理，得到训练样本数据及测试样本数据；
[0028]模型训练模块，用于利用优化高斯函数及所述训练样本数据，对预设的初始分类预测模型进行训练，并利用所述测试样本数据，对训练后的初始分类预测模型进行测试更新，得到数据处理模型。
[0029]可选的，在本专利技术一实施例中，特征提取模块包括：
[0030]标准化单元，用于对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行数据标准化处理，得到标准化数据；
[0031]特征提取单元，用于对标准化数据进行特征提取处理，得到历史社区特征数据；其中，历史社区特征数据包括社区使用时长、社区人数、社区人群占比、社区公共设施数量、社区报修平均响应时长及报修种类。
[0032]可选的，在本专利技术一实施例中，模型训练模块包括：
[0033]社区权重单元，用于利用优化高斯函数对所述训练样本数据进行计算，得到社区权重；
[0034]模型训练单元，用于利用欧氏距离算法、分类预测算法及所述社区权重，对预设的初始分类预测模型进行训练。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现上述方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0038]本专利技术通过收集智慧社区相关数据并自动迭代更新优化数据处理模型，提高社区资源分配的准确性，准确预估所需的维修资源，提高报事报修响应，对资源优化配置提供参考。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1为本专利技术实施例一种智慧社区资源数据处理方法的流程图；
[0041]图2为本专利技术实施例中建立数据处理模型的流程图；
[0042]图3为本专利技术实施例中得到历史社区特征数据的流程图；
[0043]图4为本专利技术实施例中模型训练的流程图；
[0044]图5为本专利技术一具体实施例中应用智慧社区资源数据处理方法的系统结构示意图；
[0045]图6为本专利技术实施例一种智慧社区资源数据处理装置的结构示意图；
[0046]图7为本专利技术另一实施例中智慧社区资源数据处理装置的结构示意图；
[0047]图8为本专利技术实施例中特征提取模块的结构示意图；
[0048]图9为本专利技术实施例中模型训练模块的结构示意图；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智慧社区资源数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取智慧社区中首次加入的社区对应的社区数据，并将所述社区数据输入至预先建立的数据处理模型，得到所述社区对应的资源分配结果；获取所述社区反馈的实际资源分配数据，并将所述资源分配结果与所述实际资源分配数据进行比对，得到数据比对结果；根据所述数据比对结果，对所述数据处理模型进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据处理模型是通过如下方式建立的：获取所述智慧社区中非首次加入社区对应的历史社区数据；其中，所述历史社区数据包括历史基础信息及历史报修单信息；对所述历史基础信息及所述历史报修单信息进行数据清洗处理，并对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行特征提取处理，得到历史社区特征数据；对所述历史社区特征数据进行数据分类处理，得到训练样本数据及测试样本数据；利用优化高斯函数及所述训练样本数据，对预设的初始分类预测模型进行训练，并利用所述测试样本数据，对训练后的初始分类预测模型进行测试更新，得到所述数据处理模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行特征提取处理，得到历史社区特征数据包括：对数据清洗处理后的历史基础信息及历史报修单信息进行数据标准化处理，得到标准化数据；对所述标准化数据进行特征提取处理，得到所述历史社区特征数据；其中，所述历史社区特征数据包括社区使用时长、社区人数、社区人群占比、社区公共设施数量、社区报修平均响应时长及报修种类。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用优化高斯函数及所述训练样本数据，对预设的初始分类预测模型进行训练包括：利用优化高斯函数对所述训练样本数据进行计算，得到社区权重；利用欧氏距离算法、分类预测算法及所述社区权重，对预设的初始分类预测模型进行训练。5.一种智慧社区资源数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：资源分配模块，用于获取智慧社区中首次加入的社区对应的社区数据，并将所述社区数据输入至预先建立的数据处理模型，得到所述社区对应的资源分配结果；数据比对模块，用于获取所述社区反馈的实际资...
【专利技术属性】
技术研发人员：周嘉俊，
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：
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