本申請公開了一種智慧社區資源數據處理方法及裝置，涉及大數據智能分析技術領域，所述方法包括：獲取智慧社區中首次加入的社區對應的社區數據，并將所述社區數據輸入至預先建立的數據處理模型，得到所述社區對應的資源分配結果；獲取所述社區反饋的實際資源分配數據，并將所述資源分配結果與所述實際資源分配數據進行比對，得到數據比對結果；根據所述數據比對結果，對所述數據處理模型進行優化。本發明專利技術通過收集智慧社區相關數據并自動迭代更新優化數據處理模型，提高社區資源分配的準確性，準確預估所需的維修資源，提高報事報修響應，對資源優化配置提供參考。對資源優化配置提供參考。對資源優化配置提供參考。
【技術實現步驟摘要】
智慧社區資源數據處理方法及裝置
[0001]本專利技術涉及大數據智能分析
，尤指一種智慧社區資源數據處理方法及裝置。
技術介紹
[0002]隨著科技與時代的進步和發展，智慧社區概念逐漸深入人心。智慧社區充分利用物聯網、云計算、移動互聯網等新一代信息技術的集成應用，為社區居民提供一個安全、舒適、便利的現代化、智慧化生活環境，從而形成基于信息化、智能化社會管理與服務的一種新的管理形態的社區。而智慧社區中資源的報事報修作為社區生活中最常見的場景，與居民生活息息相關，能充分利用好報修資源則可以大大提高社區居民的生活體驗和效率。
[0003]現有社區資源的報事報修主要是基于社區居民提交的預約服務單進行即時派工，可能會出現準備不充分，處理不及時的情況。
技術實現思路
[0004]針對現有技術中存在的問題，本專利技術實施例的主要目的在于提供一種智慧社區資源數據處理方法及裝置，提高社區資源分配的準確性，對資源優化配置提供參考。
[0005]為了實現上述目的，本專利技術實施例提供一種智慧社區資源數據處理方法，方法包括：
[0006]獲取智慧社區中首次加入的社區對應的社區數據，并將社區數據輸入至預先建立的數據處理模型，得到社區對應的資源分配結果；
[0007]獲取社區反饋的實際資源分配數據，并將資源分配結果與實際資源分配數據進行比對，得到數據比對結果；
[0008]根據數據比對結果，對數據處理模型進行優化。
[0009]可選的，在本專利技術一實施例中，數據處理模型是通過如下方式建立的：
[0010]獲取智慧社區中非首次加入社區對應的歷史社區數據；其中，歷史社區數據包括歷史基礎信息及歷史報修單信息；
[0011]對歷史基礎信息及歷史報修單信息進行數據清洗處理，并對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據；
[0012]對歷史社區特征數據進行數據分類處理，得到訓練樣本數據及測試樣本數據；
[0013]利用優化高斯函數及訓練樣本數據，對預設的初始分類預測模型進行訓練，并利用測試樣本數據，對訓練后的初始分類預測模型進行測試更新，得到所述數據處理模型。
[0014]可選的，在本專利技術一實施例中，對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據包括：
[0015]對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行數據標準化處理，得到標準化數據；
[0016]對標準化數據進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據；其中，歷史社區特征數
據包括社區使用時長、社區人數、社區人群占比、社區公共設施數量、社區報修平均響應時長及報修種類。
[0017]可選的，在本專利技術一實施例中，利用優化高斯函數及所述訓練樣本數據，對預設的初始分類預測模型進行訓練包括：
[0018]利用優化高斯函數對訓練樣本數據進行計算，得到社區權重；
[0019]利用歐氏距離算法、分類預測算法及所述社區權重，對預設的初始分類預測模型進行訓練。
[0020]本專利技術實施例還提供一種智慧社區資源數據處理裝置，裝置包括：
[0021]資源分配模塊，用于獲取智慧社區中首次加入的社區對應的社區數據，并將社區數據輸入至預先建立的數據處理模型，得到社區對應的資源分配結果；
[0022]數據比對模塊，用于獲取社區反饋的實際資源分配數據，并將資源分配結果與實際資源分配數據進行比對，得到數據比對結果；
[0023]模型優化模塊，用于根據數據比對結果，對數據處理模型進行優化。
[0024]可選的，在本專利技術一實施例中，裝置還包括：
[0025]歷史數據模塊，用于獲取智慧社區中非首次加入社區對應的歷史社區數據；其中，歷史社區數據包括歷史基礎信息及歷史報修單信息；
[0026]特征提取模塊，用于對歷史基礎信息及歷史報修單信息進行數據清洗處理，并對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據；
[0027]樣本數據模塊，用于對歷史社區特征數據進行數據分類處理，得到訓練樣本數據及測試樣本數據；
[0028]模型訓練模塊，用于利用優化高斯函數及所述訓練樣本數據，對預設的初始分類預測模型進行訓練，并利用所述測試樣本數據，對訓練后的初始分類預測模型進行測試更新，得到數據處理模型。
[0029]可選的，在本專利技術一實施例中，特征提取模塊包括：
[0030]標準化單元，用于對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行數據標準化處理，得到標準化數據；
[0031]特征提取單元，用于對標準化數據進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據；其中，歷史社區特征數據包括社區使用時長、社區人數、社區人群占比、社區公共設施數量、社區報修平均響應時長及報修種類。
[0032]可選的，在本專利技術一實施例中，模型訓練模塊包括：
[0033]社區權重單元，用于利用優化高斯函數對所述訓練樣本數據進行計算，得到社區權重；
[0034]模型訓練單元，用于利用歐氏距離算法、分類預測算法及所述社區權重，對預設的初始分類預測模型進行訓練。
[0035]本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執行所述程序時實現上述方法。
[0036]本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有執行上述方法的計算機程序。
[0037]本專利技術還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
[0038]本專利技術通過收集智慧社區相關數據并自動迭代更新優化數據處理模型，提高社區資源分配的準確性，準確預估所需的維修資源，提高報事報修響應，對資源優化配置提供參考。
附圖說明
[0039]為了更清楚地說明本專利技術實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0040]圖1為本專利技術實施例一種智慧社區資源數據處理方法的流程圖；
[0041]圖2為本專利技術實施例中建立數據處理模型的流程圖；
[0042]圖3為本專利技術實施例中得到歷史社區特征數據的流程圖；
[0043]圖4為本專利技術實施例中模型訓練的流程圖；
[0044]圖5為本專利技術一具體實施例中應用智慧社區資源數據處理方法的系統結構示意圖；
[0045]圖6為本專利技術實施例一種智慧社區資源數據處理裝置的結構示意圖；
[0046]圖7為本專利技術另一實施例中智慧社區資源數據處理裝置的結構示意圖；
[0047]圖8為本專利技術實施例中特征提取模塊的結構示意圖；
[0048]圖9為本專利技術實施例中模型訓練模塊的結構示意圖；
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【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種智慧社區資源數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：獲取智慧社區中首次加入的社區對應的社區數據，并將所述社區數據輸入至預先建立的數據處理模型，得到所述社區對應的資源分配結果；獲取所述社區反饋的實際資源分配數據，并將所述資源分配結果與所述實際資源分配數據進行比對，得到數據比對結果；根據所述數據比對結果，對所述數據處理模型進行優化。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據處理模型是通過如下方式建立的：獲取所述智慧社區中非首次加入社區對應的歷史社區數據；其中，所述歷史社區數據包括歷史基礎信息及歷史報修單信息；對所述歷史基礎信息及所述歷史報修單信息進行數據清洗處理，并對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據；對所述歷史社區特征數據進行數據分類處理，得到訓練樣本數據及測試樣本數據；利用優化高斯函數及所述訓練樣本數據，對預設的初始分類預測模型進行訓練，并利用所述測試樣本數據，對訓練后的初始分類預測模型進行測試更新，得到所述數據處理模型。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行特征提取處理，得到歷史社區特征數據包括：對數據清洗處理后的歷史基礎信息及歷史報修單信息進行數據標準化處理，得到標準化數據；對所述標準化數據進行特征提取處理，得到所述歷史社區特征數據；其中，所述歷史社區特征數據包括社區使用時長、社區人數、社區人群占比、社區公共設施數量、社區報修平均響應時長及報修種類。4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用優化高斯函數及所述訓練樣本數據，對預設的初始分類預測模型進行訓練包括：利用優化高斯函數對所述訓練樣本數據進行計算，得到社區權重；利用歐氏距離算法、分類預測算法及所述社區權重，對預設的初始分類預測模型進行訓練。5.一種智慧社區資源數據處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：資源分配模塊，用于獲取智慧社區中首次加入的社區對應的社區數據，并將所述社區數據輸入至預先建立的數據處理模型，得到所述社區對應的資源分配結果；數據比對模塊，用于獲取所述社區反饋的實際資...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周嘉俊，
申請(專利權)人：建信金融科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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