基于多维度自动评测的便民问题处理系统的制作方法

本发明涉及信息技术和数据分析，尤其涉及基于多维度自动评测的便民问题处理系统。

背景技术：

1、在现有的便民服务平台中，用户提交的问题处理效率和处理质量直接关系到用户满意度和平台信誉，传统方法缺乏一个系统化和自动化的评测机制来全面评估问题处理的各个方面，包括处理人员的响应速度、处理结果的质量以及服务态度，此外，缺少对处理频次和问题类型的深入分析，以及未能有效预测和适应服务需求的变动，都限制了服务平台在资源配置和服务优化方面的能力，因此，需要一种新的技术方案来克服这些局限，以实现服务质量的全方位提升和管理效率的最大化。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于多维度自动评测的便民问题处理系统。

2、基于多维度自动评测的便民问题处理系统，包括数据收集模块、问题处理频次分析模块、处理人员效率评估模块、处理结果质量评估模块、处理态度评价模块以及综合评分机制和地区满意度分析模块，其中；

3、所述数据收集模块实时收集用户在平台上报的问题信息，并将收集到的问题信息存储在数据库中，此外，数据收集模块通过解析数据库的binlog日志来实现增量数据的订阅与消费；

4、所述问题处理频次分析模块统计同一问题的上报频次，进行趋势分析与未来预测，并识别问题间的联系，此外，问题处理频次分析模块还包括情境感知分析和交互式问题探索工具；

5、所述处理人员效率评估模块根据处理人员处理同类型问题的数量和时间，进行效率评估；

6、所述处理结果质量评估模块结合用户反馈和问题解决的实际情况，对处理结果进行质量评估；

7、所述处理态度评价模块通过满意度调查和情绪分析，分析用户对处理人员态度的反馈，对处理人员进行服务态度评估；

8、所述综合评分机制和地区满意度分析模块根据效率评估、质量评估以及服务态度评估的结果，为处理人员和单位制定详细的评分规则，并计算平均分值，同时，通过对各单位评分数据的汇总和分析，得出地区的平均分值和满意度水平。

9、进一步的，所述数据收集模块包括：

10、实时收集步骤：自动监测和收集用户在便民服务平台上报的问题信息，问题信息包括问题描述、上报时间以及位置数据；

11、数据存储步骤：将收集到的问题信息存储在数据库中；

12、数据同步与处理：数据收集模块通过解析数据库的binlog日志，并通过解析binlog日志，识别数据库中的数据变更事件；

13、增量数据订阅与消费：数据收集模块订阅数据库的增量数据更新，关注数据库中发生的数据变动，仅处理发生变化的数据；

14、效率优化与资源节约：通过仅处理变化的数据，优化数据处理的效率，减少资源消耗。

15、进一步的，所述问题处理频次分析模块包括：

16、数据分析：统计同一问题信息在便民服务平台上的上报频次，以便识别和优先处理高频问题信息；

17、趋势分析与未来预测：基于历史数据预测未来的问题信息发生频率，通过预测模型管理和调配资源；

18、地理分布分析：结合地理信息系统（gis）技术，分析问题信息的地理分布，识别地区或位置频繁发生的问题信息类型；

19、关联规则挖掘：通过关联规则挖掘识别不同问题信息间的联系，揭示问题信息发生的共因和模式；

20、情境感知分析：进行情境感知分析，根据不同的环境变量分析问题信息上报的变化，以适应和预测环境导致的服务需求变动；

21、交互式问题探索工具：提供交互式问题探索界面，允许运营团队根据多维度信息进行动态探索和分析。

22、进一步的，所述预测模型采用梯度增强机模型，所述梯度增强机模型包括：

23、初始化模型：梯度增强机模型被初始化为目标变量的平均值，计算公式为：

24、；

25、其中，是初始模型，是输入数据，是初始预测的常数值，l是损失函数，是第个目标值，n是样本总数；

26、计算残差并训练弱学习器：在每次迭代中，计算当前梯度增强机模型的负梯度，即残差，然后用残差训练新的弱预测模型，负梯度计算公式为：

27、；

28、其中，是第t次迭代中第个样本的残差；

29、更新表达式：根据前一次迭代的梯度增强机模型更新当前梯度增强机模型，表示为：；

30、更新模型：使用从残差训练得到的弱学习器更新梯度增强机模型，以改善梯度增强机模型的整体预测性能,模型更新公式为：

31、；

32、其中，是在第t次迭代训练得到的弱学习器，是学习率。

33、进一步的，所述地理信息系统（gis）技术通过估计核密度进行分析，计算公式为：

34、；

35、其中，是当前地点，是数据点的位置，n是数据点的总数，是核函数，用于加权周围点对点的影响。

36、进一步的，所述关联规则挖掘的计算公式为：

37、支持度：；

38、置信度：；

39、其中，a和b是问题类型，是同时包含问题a和b的案例所占的比例，是在包含问题a的案例中，也包含问题b的条件概率。

40、进一步的，所述情境感知分析包括：

41、环境变量收集：自动收集与问题信息报告相关的环境变量数据，环境变量数据包括时间、季节、天气状况、节假日以及影响服务需求的事件；

42、问题分析：利用环境变量数据对问题信息报告的频次和类型进行分析，识别问题信息报告模式；

43、多元线性回归模型预测：通过应用多元线性回归模型，结合环境变量和问题信息报告的历史数据，预测未来的问题信息报告趋势和服务需求变化，多元线性回归模型表示为：

44、；

45、其中，y是问题报告的频次，是各环境变量，是截距，是系数，是误差项；

46、适应调整：根据多元线性回归模型的预测结果调整资源分配和服务响应计划，以适应预测的服务需求变动。

47、进一步的，所述处理人员效率评估模块包括：

48、处理数据收集：自动收集关于处理人员处理的同类型问题的数量和完成问题的总时间；

49、效率评估：根据收集到的处理数据，计算每个处理人员的平均处理时间和问题处理速率，计算公式为：

50、；

51、；

52、其中，p是指定的处理人员，efficiency是处理人员p的效率，totalproblemssolved是处理人员p解决的同类型问题总数，totaltimespent是处理人员p在解决问题上花费的总时间，是处理人员p的工作负担；

53、负担分析：分析处理人员的工作量，结合问题的复杂性和紧急性，评估工作负担；

54、效率等级：根据效率评估结果，为处理人员分配效率等级，以反映其工作效率水平。

55、进一步的，所述综合评分机制和地区满意度分析模块包括：

56、评分规则设定：根据处理效率、处理质量和服务态度的评价维度，为处理人员和单位制定评分规则；

57、综合评分计算：依据各项评价维度的评分规则，计算处理人员和单位的平均分值，计算公式为：

58、；

59、其中，e是评估实体，分别是效率、质量和态度的评估分数，分别是对应的权重；

60、地区满意度分析：通过汇总不同单位的评分数据，并对比分析，计算出每个地区的平均分值和满意度水平，计算公式为：

61、；

62、其中，r是地区，是地区内第个单位处理的案件数量或案件的重要性，是第个单位的综合评分；

63、反馈和优化：利用分析结果，提供改进建议和优化措施。

64、本发明的有益效果：

65、本发明，通过数据收集模块的实时监测和增量数据处理能力，显著提升了问题信息处理的实时性和高效性，该系统通过精准地解析数据库binlog日志，能够专注于处理那些发生变化的数据，有效减轻了系统的资源消耗，并提高了数据处理的速度，这不仅优化了数据同步和管理流程，也保障了信息更新的及时性，对于提升用户体验和服务响应速度有着直接的积极影响。

66、本发明，通过问题处理频次分析模块融合了趋势分析、未来预测、gis技术以及关联规则挖掘等先进数据分析技术，有效识别和预测问题报告的模式和趋势，通过情境感知分析，系统能够根据环境变量调整服务策略，以适应不断变化的服务需求，此外，交互式问题探索工具为运营团队提供了强大支持，使其能够根据多维度信息进行深入分析，从而做出更快速和精确的决策，这些能力共同作用，极大提升了资源配置的有效性和服务优化的针对性。

67、本发明，通过综合评分机制和地区满意度分析模块为管理层提供了一个强大的决策支持工具，能够综合考虑处理效率、质量和服务态度等多个维度对处理人员和单位进行全面评价，通过汇总和分析评分数据，系统能够揭示地区服务质量的差异，为制定合理的地区服务策略和资源配置提供了重要的数据支持，这一机制不仅促进了服务质量的持续改进，也有助于提高整个服务系统的客户满意度和公信力。