基于贝叶斯网络模型的电子证照推荐方法、设备及存储介质技术

本申请涉及信息技术服务技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络模型的电子证照推荐方法、设备及存储介质。本申请方法包括以下步骤：采集用户办理的政务服务事项及其对应证照文件的样本数据；对样本数据进行预处理；根据样本数据构建贝叶斯网络模型；基于用户办理的政务服务事项,根据贝叶斯网络模型中后续政务服务事项的概率从高到底排序，输出最靠前的政务服务事项以及对应的证照文件集合。本发明专利技术基于政务服务事项关联的证照及时间序列关系，考虑居民办事地理区位差异，分别构建证照文件推荐模型，根据模型为用户办理的政务服务事项推荐优选的后续政务服务事项及所需证照文件集合，可以提高政务服务中应用的便捷性和智能化水平。平。平。

【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯网络模型的电子证照推荐方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息技术服务
，具体涉及一种基于贝叶斯网络模型的电子证照推荐方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电子证照是指由国家公共管理和服务机构依法制发的各类不涉及国家秘密的证件、执(牌)照、批文、鉴定报告、证明材料等数据电文。近年来，随着信息技术的不断发展，传统纸质证照电子化程度逐渐提升，也为电子证照创新应用奠定基础。随着我国数字政府建设的不断深入，依托电子证照打造的“一趟不用跑”“一件事”集成套餐服务、“不见面审批”等模式，成为推动“互联网+政务服务”改革的基础支撑。进一步提高电子证照的应用水平和覆盖范围成为深化数字政府建设改革的重要途径。
[0003]目前，国家和各地均建设运行的政府网上办事大厅平台记录了详细的事项办理信息，包括申请对象名称、办理事项名称、办理时间、使用证件等。这些信息能够帮助分析申请人办理事情的流程，梳理事项与事项之间的关联，找出相同政务服务事项所用到的电子证照列表形成用证集合，对构建电子证照的智能服务推荐方法提供支撑。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络模型的电子证照推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集样本数据；所述样本数据包括用户办理的政务服务事项及其对应电子证照文件集合；步骤2、对所述样本数据进行预处理；步骤3、根据所述样本数据构建贝叶斯网络模型，包括以下步骤：步骤31、贝叶斯网络结构图构建，具体为：将政务服务事项作为贝叶斯网络模型的节点，并根据所述样本数据中用户办理政务服务事项的先后关系，建立贝叶斯网络模型的节点之间的有向连接边，同时将每个政务服务事项节点与办理该政务服务事项所涉及的电子证照文件组合进行关联，表达公式为EP
i
＝{E
i
,L
i
}，其中，EP
i
代表贝叶斯网络结构图中政务服务事项节点i，E
i
代表节点i对应的政务服务事项，L
i
代表节点i涉及到的电子证照文件集合；步骤32、后验条件概率矩阵构建，包括以下步骤：步骤321、定义P(E
i
＝1)表示政务服务事项E
i
发生的概率，P(E
i
＝0)表示政务服务事项E
i
不发生的概率，且两者之和为1；步骤322、计算政务服务事项的先验概率，计算公式为：其中，k1为政务服务事项节点E
i
发生的次数m1
i
，λ1为泊松分布的期望值，通过对应政务服务事项在所有政务服务事项的占比进行计算，计算公式为：其中，N1为所有节点数量，即政务服务事项类型数量；步骤323、计算政务服务事项联合分布概率，计算公式为：其中，k2为事项节点E
i
之后为事项节点E
i+1
的出现次数m2
i
，λ2为泊松分布的期望值，通过对应政务服务事项在所有事项中的占比进行计算，计算公式为：其中，N2为所有政务服务事项节点连接边的数量，即所有政府服务事项按照统一用户办理先后顺序形成的组合次数数量；步骤324、计算各政务服务事项的后验概率矩阵，计算公式为：P(E
i
＝1|E
i+1
＝1)＝P(E
i
＝1,E
i+1
＝1)/P(E
i+1
＝1)其中，P(E
i
＝1|E
i+1
＝1)表示发生了政务服务事项E
i+1
的情况下，前一个政务服务事项是政务服务事项E
i

【专利技术属性】
技术研发人员：赵志远，常昊，吴升，林丽，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：