群智涌现机理系统的制作方法

1.本发明涉及群智涌现机理技术领域，具体为群智涌现机理系统。


背景技术：

2.在分享经济时代，在大众创新、万众创业的时代，创新创业对于个人是一种提升，对于社会也是一种进步，创新创业的身影出现在人们生活工作的各个角落，大在招商引资投资创新，小到烟火气满满的巷子里，大到高新技术和火箭飞船的制造，小到美食的发明和创新，处处充满着创新的身影，但是俗话说，一根筷子容易折断，一把筷子不容易折断，个人的思维和想法总会具有一定的局限性，在全面和高新的要求下还是会捉襟见肘，所以，群体智慧的涌现就是不可少，群体的智慧能够使整个社会发生很大的进步，群体在一起能够很好的保证事物的全面性和普适应，群体协同决策能够保证事情良好的发展和进步，但是群体智慧的实现的时候虽然有诸多优点，很多缺点也是需要发现和解决的。
3.一个开放、动态、复杂环境下的群体协作的组织架构、行为模式和激励机制就显得尤为重要，同时在群体智慧汇集的时候，建立一个可表达、可计算、可调控的复合式激励机制对于群体智慧有着非常大的重要性，同时群体智慧在不断涌现的时候，统筹对群体信息进行计算和可控预见性是非常有必要的。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供了群智涌现机理系统，解决了的群体智慧涌现的时候群体行为模式不可控和不可预见、群体智慧激励机制薄弱和群体智慧可控性和预见性不好的问题。
6.(二)技术方案
7.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：群智涌现机理系统，包括决策总平台、服务平台和用户群体信息，所述决策总平台通过云服务器的大数据平台构建，决策总平台连接有多个相同的服务平台，每个服务平台均对应连接有一个用户群体信息，决策总平台通过服务平台收取用户群体信息产生的群体决策信息，判定用户群体信息的决策结论，集中通过将大数据通过云计算之后形成总体决策模块，总体决策模块将总体群体智能群体发展战略通过服务平台推送至每个用户群体信息。
8.优选的，所述用户群体信息包括用户背景信息、用户操作信息、用户决策信息和用户群体信息筛分模块，用户背景信息包括用户专业知识、性格特点、经历信息，用户操作信息用于用户在线浏览和在线读取信息的日志痕迹，用户决策信息是用户对主题内容做的明确的判定内容，用户群体筛分模块用于筛分新老用户及判定用户初步等级。
9.优选的，所述用户群体信息筛分模块包括用户初步筛选和用户二次筛选，所述用户二次筛选分别连接有用户背景信息、用户操作信息和用户决策信息，用户二次筛选用于用户用于区分新老用户。
10.优选的，用户初步筛选步骤如下：
11.一、用户注册：用户通过移动端或者pc端进行注册，注册获得用户个人账号；
12.二、用户信息填写：进行实名认证，注册时候填写实名身份信息、职业、学习经历和家庭成员情况信息；
13.三、用户分类：通过用户浏览信息对用户进行初步分类，根据用户喜好和用户浏览日志对用户进行二次分类。
14.优选的，用户群体信息运行流程如下：
15.步骤一、收集用户背景信息，通过用户背景信息判断用户专业知识、性格特点、经历信息，通过用户专业知识判定用户在领域内专业性，通过用户性格特点判定用户表达决策时候的方式，通过经历信息判定用户以何种方式思考，全方位了解用户偏好和思维方式，用以判定用户提出领域内主体内容的出发点；
16.步骤二、收集用户实际操作信息，根据用户实际操作信息判定用户提出主体内筒的行为痕迹，判定用户提出主体内容的价值；
17.步骤三、根据用户群体对主题内容的决策定论、结合用户背景信息和用户操作信息，判定用户群体提供的主体内容最终价值，通过结合步骤一、步骤二和步骤三，对用户做一个全方位的智能分析，通过用户二次筛选对用户所有痕迹和信息进行筛选，保证用户群体信息提交的内容能够完全符合用户客观和公正的决策定论。
18.优选的，服务平台包括有用户信息智能分析、用户决策前信息日志、最终结论信息和用户群体信息筛分模块，用户信息智能分析通过用户群体信息提交的信息，经过无用信息筛分和智能识别和判断，得到用户基础决策信息，用户决策前信息日志针对老用户上一次使用决策信息并将其记录，最终结论信息将用户信息智能分析和用户决策前信息日志进行分析得到用户本次最终决策信息，并直接反馈用户。
19.优选的，所述用户群体信息筛分包括前后信息差，前后信息差内部设置智能对比算法，前后信息差用于将用户信息智能分析得到的此次用户结论信息进行记录评判，用于将用户决策前信息日志内的决策结论进行记录评判，用于将用户最终结论信息进行记录评判，三者结合，通过内部设置对比出同一个用户前后决策行为的差异，获得结论，服务平台将结论传输给决策总平台。
20.优选的，用户群体信息筛分模块包括以下步骤：s1.根据用户信息智能分析结论额用户决策前信息日志的结论进行对比，将一段时间内对比结果进行逐一对比，获取对比结果传输给总决策平台；s2.根据最终结论信息对用户群体信息进行智能调整。
21.决策总平台包括统筹决策模块、总体决策模块和信息汇总模块，统筹决策模块用于根据所有服务平台提供的大数据，将其进行云计算之后获得结论，用于对对应的服务平台的用户群体信息的用户进行对应奖励和督促，总体决策模块根据服务平台提供的大数据结论定制总体发展战略，信息汇总模块将服务平台提供的所有信息进行汇总梳理，长期对比之后获取数据结论，用于总体决策模块战略定制时候的参考。
22.所述统筹决策模块包括有量化考核评定、奖励评定和下发差异化策略，量化考核评定通过服务平台提供的结论信息和决策平台计算的结论信息整体打分，根据分数进行量化考核评定，之后通过奖励评定对对应的用户群体信息的用户进行奖励评定并下发，根据不同的用户群体信息和类型定制不同的下发差异化策略，保证群体智能良性涌现。
23.工作原理：群智涌现机理系统运行的时候，通过用户群体信息获得用户偏好、用户选定信息、用户评论信息或用户判定的决策信息，通过用户各项信息的统计和筛选，服务平台通过智能对用户新信息、老信息的智能分析，结合智能算法和筛选，将用户各类决策信息进行提取，直接将对用户进行偏好设置和推荐，同时决策总平台通过服务平台收取用户群体信息进行总体战略决策和对用户差异化量化评定，保证用户后续两性提供各类群体，保证群体智慧有序良性涌现和发展，值得大力推广。
24.(三)有益效果
25.本发明提供了群智涌现机理系统。具备以下有益效果：
26.1、本发明通过决策总平台分布式连接多个服务平台，使每个服务平台之间的用户群体信息均为独立传输，同时通过服务平台对用户群体信息进行初步智能筛分，也能够通过分布式的服务平台直接对用户群体信息作出判定和回复，提升效率，减少系统运行繁杂性。
27.2、本发明通过决策总平台下的下发差异化策略，能够对不同的用户群体信息进行不同的偏好特点设置，因地制宜，保证不同的用户群体信息能够得到最适合的激励策略和最优化的奖励评定，保证群体智能涌现的良性发展，也保证群体组织架构简洁和高效运行。
28.3、本发明通过总体决策模块和统筹决策模块搭配，通过服务平台内的用户群体信息筛分模块对用户特征信息筛分评定直接推送用户，两者结合，保证用户高效使用信息，信息发送高效和信息传输便捷，多步骤云计算分析使用户群体粘性更高，反馈更快，保证用户群体信息具有定向发展和可预见性。
29.4、本发明通过用户背景信息、用户操作信息和用户决策信息之间的搭配配合，实现用户群体信息提交的时候能全方位验证，保证用户群体信息提交到服务平台的时候是精准和可推测和预见的，减少信息大量虚假出现的现象，值得大力推广。
附图说明
30.图1为本发明的系统框图；
31.图2为本发明的用户群体信息的系统框图；
32.图3为本发明的用户注册的系统流程图；
33.图4为本发明的用户群体信息的运行流程图；
34.图5为本发明的服务平台的系统框图；
35.图6为本发明的用户群体信息筛分模块的运行流程图；
36.图7为本发明的决策总平台的系统框图；
37.图8为本发明的统筹决策模块的系统框图。
具体实施方式
38.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
39.实施例：
40.如图1-8所示，本发明实施例提供群智涌现机理系统，包括决策总平台、服务平台和用户群体信息，决策总平台通过云服务器的大数据平台构建，决策总平台建立在云计算服务器内，用于整体觉得和大数据信息云计算处理，决策总平台连接有多个相同的服务平台，服务平台设置于分体式分布式的服务器内，服务平台的服务器设置于每个用户群体信息输入端的服务平台，每个服务平台均对应连接有一个用户群体信息，决策总平台通过服务平台收取用户群体信息产生的群体决策信息，判定用户群体信息的决策结论，集中通过将大数据通过云计算之后形成总体决策模块，总体决策模块将总体群体智能群体发展战略通过服务平台推送至每个用户群体信息，根据以上，用户群体信息获得用户偏好、用户选定信息、用户评论信息或用户判定的决策信息，用于群体智能涌现主要也用于用户偏好的大数据架构，使在用户分析的时候，决策能够更加贴合用户喜好，保证用户喜爱的基础上提升用户的依赖，保证用户群体和服务平台的良性，用户各项信息的统计和筛选，服务平台通过智能对用户新信息、老信息的智能分析，结合智能算法和筛选，将用户各类决策信息进行提取，直接将对用户进行偏好设置和推荐，同时决策总平台通过服务平台收取用户群体信息进行总体战略决策和对用户差异化量化评定，保证用户后续两性提供各类群体，保证群体智慧有序良性涌现和发展。
41.用户群体信息包括用户背景信息、用户操作信息、用户决策信息和用户群体信息筛分模块，背景信息用于判定用户经历，用于判定用户各类情况，用户背景信息包括用户专业知识、性格特点、经历信息，专业知识用于判定用户领域，和用户知识水平，用于评判用户最初分数等级，性格特点用于评判用户特性，保证用户回答内容贴合性格特点的特殊性，经历信息用于用户的背景调查，用于用户全方位被评判，量化评定用户所提供内容的重要性，重要性用分数量化衡量考核，用户操作信息用于用户在线浏览和在线读取信息的日志痕迹，用户决策信息是用户对主题内容做的明确的判定内容，用户群体筛分模块用于筛分新老用户及判定用户初步等级。
42.用户群体信息筛分模块包括用户初步筛选和用户二次筛选，用户二次筛选分别连接有用户背景信息、用户操作信息和用户决策信息，用户二次筛选用于用户用于区分新老用户，用全方位粘性的方式留住老用户，新用户经过各类注册筛选之后留下的都将成为老用户，新用户的评定也将根据总体决策平台的特性评定。
43.用户初步筛选步骤如下：
44.一、用户注册：用户通过移动端或者pc端进行注册，注册获得用户个人账号；
45.二、用户信息填写：进行实名认证，注册时候填写实名身份信息、职业、学习经历和家庭成员情况信息；
46.三、用户分类：通过用户浏览信息对用户进行初步分类，根据用户喜好和用户浏览日志对用户进行二次分类，不管是客户的一次分类或者二次分类，用户群体信息的提供者都对应有独立的账户信息，用于用户次数统计和用户各类信息日志的记录。
47.用户群体信息运行流程如下：
48.步骤一、收集用户背景信息，通过用户背景信息判断用户专业知识、性格特点、经历信息，通过用户专业知识判定用户在领域内专业性，通过用户性格特点判定用户表达决策时候的方式，通过经历信息判定用户以何种方式思考，全方位了解用户偏好和思维方式，用以判定用户提出领域内主体内容的出发点；
49.步骤二、收集用户实际操作信息，根据用户实际操作信息判定用户提出主体内筒的行为痕迹，判定用户提出主体内容的价值；
50.步骤三、根据用户群体对主题内容的决策定论、结合用户背景信息和用户操作信息，判定用户群体提供的主体内容最终价值，通过结合步骤一、步骤二和步骤三，对用户做一个全方位的智能分析，通过用户二次筛选对用户所有痕迹和信息进行筛选，保证用户群体信息提交的内容能够完全符合用户客观和公正的决策定论。
51.服务平台包括有用户信息智能分析、用户决策前信息日志、最终结论信息和用户群体信息筛分模块，用户信息智能分析通过用户群体信息提交的信息，经过无用信息筛分和智能识别和判断，得到用户基础决策信息，用户决策前信息日志针对老用户上一次使用决策信息并将其记录，最终结论信息将用户信息智能分析和用户决策前信息日志进行分析得到用户本次最终决策信息，并直接反馈用户，通过用户背景信息、用户操作信息和用户决策信息之间的搭配配合，实现用户群体信息提交的时候能全方位验证，保证用户群体信息提交到服务平台的时候是精准和可推测和预见的，减少信息大量虚假出现的现象。
52.用户群体信息筛分包括前后信息差，前后信息差内部设置智能对比算法，前后信息差用于将用户信息智能分析得到的此次用户结论信息进行记录评判，用于将用户决策前信息日志内的决策结论进行记录评判，用于将用户最终结论信息进行记录评判，三者结合，通过内部设置对比出同一个用户前后决策行为的差异，获得结论，服务平台将结论传输给决策总平台。
53.用户群体信息筛分模块包括以下步骤：s1.根据用户信息智能分析结论额用户决策前信息日志的结论进行对比，将一段时间内对比结果进行逐一对比，获取对比结果传输给总决策平台；s2.根据最终结论信息对用户群体信息进行智能调整。
54.决策总平台包括统筹决策模块、总体决策模块和信息汇总模块，统筹决策模块用于根据所有服务平台提供的大数据，将其进行云计算之后获得结论，用于对对应的服务平台的用户群体信息的用户进行对应奖励和督促，总体决策模块根据服务平台提供的大数据结论定制总体发展战略，决策总平台分布式连接多个服务平台，使每个服务平台之间的用户群体信息均为独立传输，同时通过服务平台对用户群体信息进行初步智能筛分，也能够通过分布式的服务平台直接对用户群体信息作出判定和回复，提升效率，减少系统运行繁杂性，信息汇总模块将服务平台提供的所有信息进行汇总梳理，长期对比之后获取数据结论，用于总体决策模块战略定制时候的参考。
55.统筹决策模块包括有量化考核评定、奖励评定和下发差异化策略，量化考核评定通过服务平台提供的结论信息和决策平台计算的结论信息整体打分，根据分数进行量化考核评定，之后通过奖励评定对对应的用户群体信息的用户进行奖励评定并下发，根据不同的用户群体信息和类型定制不同的下发差异化策略，决策总平台下的下发差异化策略，能够对不同的用户群体信息进行不同的偏好特点设置，因地制宜，保证不同的用户群体信息能够得到最适合的激励策略和最优化的奖励评定，保证群体智能涌现的良性发展，也保证群体组织架构简洁和高效运行，保证群体智能良性涌现。
56.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。