一种基于大数据的物业红黑榜计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的物业红黑榜计算方法，包括以下步骤：通过物业矛盾分类模型，分析其矛盾问题分类，根据分析结果，筛选出物业类矛盾诉求；根据矛盾诉求件本身的属性，判断其属于哪个物业，借此统计每个物业公司的特征；分别计算各特征的风险值得分，相加得到该物业公司的风险指数；根据风险指数得出物业公司风险指数排行榜，其中靠前的为红榜物业，靠后的为黑榜物业。本发明专利技术根据矛盾诉求数据自动生成红黑榜，减少人工成本；榜单以矛盾诉求数据作为数据支撑，更加科学权威。更加科学权威。更加科学权威。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的物业红黑榜计算方法


[0001]本专利技术涉及智能信访研究领域，具体涉及一种基于大数据的物业红黑榜计算方法。

技术介绍

[0002]物业红黑榜是全国各地为引导物业服务企业做好市民诉求办理工作，切实提升物业服务水平所设立的榜单，综合排名靠前的企业进入红榜，综合排名靠后的企业进入黑榜，并最终通过此榜单对上榜物业进行奖惩。然而人工生成的红黑榜往往仅靠简单的数据汇总排名，甚至是工作人员的个人经验、感觉去生成，缺乏数据支撑，可靠程度很低。
[0003]本方法旨在通过大数据分析矛盾诉求件，自动生成物业红黑榜，提升榜单权威性，减少工作人员工作量。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术通过物业矛盾分类模型，分析其矛盾问题分类，根据分析结果，筛选出物业类矛盾诉求；根据矛盾诉求件本身的属性，判断其属于哪个物业，借此统计每个物业公司的特征；分别计算各特征的风险值得分，相加得到该物业公司的风险指数；根据风险指数得出物业公司风险指数排行榜，其中靠前的为红榜物业，靠后的为黑榜物业。技术方案如下：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的物业红黑榜计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，通过物业矛盾分类模型从所有矛盾诉求件中筛选出物业相关诉求事件，并将其与物业公司进行绑定；步骤2，整理获取每个物业公司近60天的诉求事件(矛盾诉求件)数据，并分为前30天和后30天两组；如果后30天的诉求事件数量大于前30天的诉求事件数量，则将该企业纳入黑榜，并计算该企业近30天的诉求事件数量占总诉求事件数量的比例算该企业近30天的诉求事件数量占总诉求事件数量的比例events_num_1为近30天该企业的诉求事件数量，all_events_num_1...

【专利技术属性】
技术研发人员：周金明，卞欢陆，
申请(专利权)人：南京行者易智能交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：