差旅报销管理系统技术方案

本发明专利技术公开了差旅报销管理系统，涉及差旅管理技术领域，该系统包括以下组成部分：数据收集模块：收集用户的出差需求和历史出差记录，利用算法模型分析数据间的关系，将分析结果以可视化的方式展示给用户和企业，本发明专利技术通过集成差旅相关数据结合数据清洗和统计分析技术，为用户提供高度个性化的差旅规划服务，应用K‑means算法对用户历史出行数据进行分类，精准识别不同用户群体及其出行模式，为用户提供了更为贴合其实际需求的航班、酒店和旅行目的地推荐，关联规则挖掘算法，深入挖掘用户出行行为与费用支出之间的关联规则，从而为企业提供了更为精准的费用预算和控制依据，有效避免了不必要的费用支出，提高了企业的财务管理效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及差旅管理领域，具体为差旅报销管理系统。

技术介绍

1、传统的差旅报销管理系统往往缺乏对用户个性化需求的深入理解和智能响应，只能提供基本的行程规划和费用预算功能，而无法根据用户的出差历史、偏好和出行模式进行智能推荐和个性化服务，导致用户在规划差旅时需要花费大量时间进行信息筛选和比较，降低了工作效率和用户体验。

2、其次，传统的差旅报销管理系统在费用预算和控制方面缺乏精准性和动态性，只能根据固定的预算模板和经验值进行费用预算，无法根据用户的实际需求和行程变化进行动态调整，对于超预算风险和不符合规定的费用支出也缺乏及时有效的预警和提示机制，增加了企业的财务风险和管理成本。

3、最后，传统的差旅报销管理系统在报销申请和处理方面存在流程繁琐、效率低下的问题，用户需要手动填写报销申请、上传发票和凭证，审核通过后才能完成报销流程，不仅增加了用户的工作负担，也延长了报销周期，影响了企业的资金流转和运营效率，由于人工审核存在主观性和错误率，也增加了企业的管理风险。

4、因此，开发差旅报销管理系统，以解决上述问题，提升企业的差本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.差旅报销管理系统，其特征在于，该系统包括：

2.根据权利要求1所述差旅报销管理系统，其特征在于，所述应用K-means算法对用户的历史出行数据进行分类，识别不同的用户群体及其出行模式，收集用户的历史出行数据，选择与出行模式相关的特征，对于每个用户数据点，计算其与K个聚类中心的欧氏距离，欧氏距离计算公式：其中：是数据点与簇中心之间的距离、是数据的特征维度，，将数据点分配给距离其最近的聚类中心，把每个聚类的均值作为新的聚类中心重新进行分配，均值计算公式：，其中：是所有用户数据点的数量、是聚类的用户数据点，重复上述步骤，直到达到最大迭代次数，分析每个聚类中用户数据点，提取这些用...

【技术特征摘要】

1.差旅报销管理系统，其特征在于，该系统包括：

2.根据权利要求1所述差旅报销管理系统，其特征在于，所述应用k-means算法对用户的历史出行数据进行分类，识别不同的用户群体及其出行模式，收集用户的历史出行数据，选择与出行模式相关的特征，对于每个用户数据点，计算其与k个聚类中心的欧氏距离，欧氏距离计算公式：其中：是数据点与簇中心之间的距离、是数据的特征维度，，将数据点分配给距离其最近的聚类中心，把每个聚类的均值作为新的聚类中心重新进行分配，均值计算公式：，其中：是所有用户数据点的数量、是聚类的用户数据点，重复上述步骤，直到达到最大迭代次数，分析每个聚类中用户数据点，提取这些用户的共同特征，以识别不同的用户群体及其出行模式。

3.根据权利要求1所述差旅报销管理系统，其特征在于，所述使用关联规则挖掘算法挖掘用户出行行为与费用支出之间的关联规则，收集用户出行行为数据和对应的费用支出数据，形成原始数据集d，定义项集，项集包含用户出行行为的各项特征和费用支出，对于数据集中的每个项集x，计算其在数据集中的支持度，支持度计算公式为：，其中：是项集在数据集中出现的次数、是数据集中事务的总数，设定最小支持度阈值，使用apriori算法根据项集的支持度和最小支持度阈值，生成频繁项集，对于每个频繁项集x和y，计算关联规则x→y的置信度，置信度计算公式：，设定最小置信度阈值，筛选出置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则，作为强关联规则，输出筛选出的强关联规则，将挖掘出的关联规则、用于用户出行行为分析、费用预测、推荐系统的领域，以提升用户体验和服务质量。

4.根据权利要求1所述差旅报销管理系统，其特征在于，所述利用协同过滤为用户推荐感兴趣的航班、酒店和旅行目的地，收集用户的历史航班、酒店和旅行目的地的预订数据，数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性，构建用户-项目评分矩阵r，其中：r表示用户u对项目i的偏好程度，选择余弦相似度计算用户之间的相似度，余弦相似度公式：，其中：是用户和共同评价过的项目集合、和分别是用户和的平均评分基于用户相似度、为目标用户u找到其最相似的k个用户，然后根据这些邻居用户的偏好来预测目标用户对未评价项目的评分，按照评分生成推荐列表，将生成的推荐列表展示给用户。

5.根据权利要求1所述差旅报销管理系统，其特征在于，所述智能行程规划模块收集与差旅相关的数据，对收集到的数据进行预处理操作，确保数据的质量和一致性，使用机器学习算法对用户的历史数据和偏好进行分析，构建用户画像，根据用用户画像，使用图搜索算法来确定路线，初步规划出满足用户需求的行程方案，利用线性规划的方法对行程中的资源进行优化分配，以找到性价比最高的方案，使用深度学习模型来进一步细化推荐系统，对行程中可能遇到的风险进行评估，根据用户反馈和实时数据对行程进行动态调整使用可视化技术将行程方案以...

【专利技术属性】
技术研发人员：张耀，田晓辉，
申请(专利权)人：差爷商帮邯郸科技有限公司，
类型：发明
国别省市：