【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于互联网平台的排队叫号引导系统。
技术介绍
1、为了避免用户在排队阶段进行长时间的等待，可以通过互联网平台提前预约排队，选择预约时间和服务项目，构建排队叫号引导系统。当轮到用户就诊或服务时，平台通过短信、app(application，应用程序)提醒等方式通知用户前往指定地点。在用户数量较多时，平台基于聚类算法所提供的结果引导用户进行排队和选择时间段，避免人流过多或排队人数过多造成的拥挤和时间浪费。对于聚类算法，例如，isodata(iterative self-organizing data analysis technique，迭代自组织数据分析技术)。
2、现有依据用户提供的预约信息，如预约时间、服务开始时间及服务结束时间等数据，使用isodata进行聚类，依据聚类结果进行用户的群体划分，并对属于同一群体的用户进行相同服务时间的引导，避免某个时间点的用户数量较多而引起混乱。而使用isodata依据用户信息进行聚类的过程中，对信息不一致的用户使用相同的权重构建聚类簇中心，导致聚类结果易丢失用户的特征信息，造成排队叫号引导结果出现偏差，影响用户体验。其中，用户不一致的信息包括预约服务时长、服务类型等。
技术实现思路
1、为了解决上述现有排队叫号引导系统的聚类结果易丢失用户的特征信息，造成排队叫号引导结果出现偏差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专
3、获取预设时间段内所有待排队用户的预约时间信息，所述预约时间信息包括服务开始时间和服务结束时间；
4、根据每个待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析待排队用户的服务用时异常特征，确定每个待排队用户的时间权重；根据每个待排队用户的时间权重选取出所有目标待排队用户；
5、根据每个目标待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析目标待排队用户的时间分布特征，确定每个目标待排队用户的服务权重；根据每个目标待排队用户的服务权重和时间权重的融合特征，确定每个目标待排队用户的贡献度；
6、对所有待排队用户进行聚类处理，将每个目标待排队用户的贡献度作为聚类簇中心确定过程中的权重，获得各个聚类簇；对各个聚类簇内的每个待排队用户进行排队叫号引导。
7、进一步地，根据每个待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析待排队用户的服务用时异常特征，确定每个待排队用户的时间权重，包括：
8、以服务开始时间为横轴、服务结束时间为纵轴，构建坐标系；基于每个待排队用户的服务开始时间和服务结束时间，将每个待排队用户映射到坐标系上，获得坐标系上的各个样本点；坐标系上确定的第一象限的角平分线为目标直线；
9、对于坐标系上的任一样本点，确定样本点和目标直线之间的距离，并确定样本点的纵坐标值和横坐标值之间的差值；根据样本点和目标直线之间的距离、样本点的纵坐标值和横坐标值之间的差值，确定样本点对应的待排队用户的时间权重。
10、进一步地，所述时间权重的计算公式为：
11、式中，t(i)为第i个样本点对应的待排队用户的时间权重，norm为线性归一化函数，α为第一预设参数权重，||为求绝对值函数，s(i)为第i个样本点的横坐标值，e(i)为第i个样本点的纵坐标值，为第i个样本点和目标直线之间的距离，arctan为反正切函数，[e(i)-s(i)]为第i个样本点的纵坐标值和横坐标值之间的差值。
12、进一步地，根据每个待排队用户的时间权重选取出所有目标待排队用户，包括：
13、比较每个待排队用户的时间权重与预设权重阈值，将时间权重大于预设权重阈值的待排队用户作为目标待排队用户。
14、进一步地，根据每个目标待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析目标待排队用户的时间分布特征，确定每个目标待排队用户的服务权重，包括：
15、将坐标系平分为预设数目个区域，根据坐标系上的各个目标样本点在区域内的分布情况，确定各个目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重；其中，所述目标样本点为目标待排队用户的服务开始时间和服务结束时间构成的样本点。
16、进一步地，根据坐标系上的各个目标样本点在区域内的分布情况，确定各个目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重，包括：
17、将任意一个目标样本点记为选定目标样本点，在选定目标样本点所属区域的横向和纵向各选取预设数目个相邻的区域；
18、根据选定目标样本点所属区域内目标样本点个数、选定目标样本点所属区域的横向和纵向对应的预设数目个相邻的区域内目标样本点个数以及目标区域内目标样本点个数，确定选定目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重。
19、进一步地，所述目标区域为坐标系上目标样本点个数最大的区域，所述预设数目个相邻的区域为距离选定目标样本点所属区域最近的多个区域。
20、进一步地，所述选定目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重的计算公式为：
21、式中，zj为第j个目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重，qmax为目标区域内目标样本点个数，qj为第j个目标样本点所属区域内目标样本点个数，q1j,c为第j个目标样本点所属区域的横向对应的第c个相邻的区域内目标样本点个数，q2j,c为第j个目标样本点所属区域的纵向对应的第c个相邻的区域内目标样本点个数，c为第j个目标样本点所属区域的相邻区域个数，即预设数目，β为预设超参数，||为求绝对值函数，norm为线性归一化函数。
22、进一步地，根据每个目标待排队用户的服务权重和时间权重的融合特征，确定每个目标待排队用户的贡献度，包括：
23、对于任意一个目标待排队用户，设置第二预设参数权重，计算第二预设参数权重与目标待排队用户的时间权重的乘积为第一乘积；将1与第二预设参数权重的差值作为第三预设参数权重，计算第三预设参数权重与目标待排队用户的服务权重的乘积为第二乘积；将第一乘积和第二乘积相加后的数值作为目标待排队用户的贡献度。
24、进一步地，对各个聚类簇内的每个待排队用户进行排队叫号引导，包括：
25、根据各个聚类簇的用户特征信息，利用互联网平台，确定各个聚类簇内的每个待排队用户对应的服务时间段，将服务时间段推送给对应的待排队用户。
26、本专利技术具有如下有益效果：
27、本专利技术提供了一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，该系统通过依据用户数据特征构建聚类簇过程中的自适应权重，消除聚类结果不包含用户数据特征的不良影响，提高排队叫号引导结果的准确性。首先，为了使后续获得的聚类簇具备用户特征，需要获取预设时间段内所有待排队用户的预约时间信息，同时其有利于增加及丰富待排队用户的数据特征；其次，为了不抹本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析待排队用户的服务用时异常特征，确定每个待排队用户的时间权重，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，所述时间权重的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个待排队用户的时间权重选取出所有目标待排队用户，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个目标待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析目标待排队用户的时间分布特征，确定每个目标待排队用户的服务权重，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据坐标系上的各个目标样本点在区域内的分布情况，确定各个目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重
7.根据权利要求6所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，所述目标区域为坐标系上目标样本点个数最大的区域，所述预设数目个相邻的区域为距离选定目标样本点所属区域最近的多个区域。
8.根据权利要求6所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，所述选定目标样本点对应的目标待排队用户的服务权重的计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个目标待排队用户的服务权重和时间权重的融合特征，确定每个目标待排队用户的贡献度，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，对各个聚类簇内的每个待排队用户进行排队叫号引导，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析待排队用户的服务用时异常特征，确定每个待排队用户的时间权重，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，所述时间权重的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个待排队用户的时间权重选取出所有目标待排队用户，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于互联网平台的排队叫号引导系统，其特征在于，根据每个目标待排队用户的服务开始时间和服务结束时间分析目标待排队用户的时间分布特征，确定每个目标待排队用户的服务权重，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍启明，
申请(专利权)人：上海徽视科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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