一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，包括通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接的社區(qū)平臺(tái)和用戶終端，所述的用戶終端訪問(wèn)社區(qū)平臺(tái)獲取信息，所述的用戶終端包括居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端，所述的社區(qū)平臺(tái)分別從居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端獲取居民個(gè)人信息及行為數(shù)據(jù)、與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的服務(wù)數(shù)據(jù)和與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和居民需求預(yù)測(cè)，向居民終端推送行為建議，向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用大數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)供求鏈?zhǔn)筋A(yù)測(cè)，推送個(gè)性化建議，達(dá)到居民、商戶和公共服務(wù)機(jī)構(gòu)共贏的目的，利于政府工作管理。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及一種智慧社區(qū)系統(tǒng)，尤其是涉及一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)平臺(tái)，屬于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]社區(qū)是居民的生活共同體，在急劇的城市化進(jìn)程中，隨著大城市居民生活節(jié)奏的加快，社區(qū)居民之間的聯(lián)系與共同活動(dòng)時(shí)間日益減少，相互之間溝通交流少，導(dǎo)致社區(qū)管理人員難以獲得社區(qū)居民的需求，社區(qū)內(nèi)資源如醫(yī)療設(shè)施、健身場(chǎng)地利用不合理、消息通知到達(dá)不及時(shí)，不利于社區(qū)工作的順利展開(kāi)和社區(qū)服務(wù)水平的針對(duì)性提高。
[0003]申請(qǐng)?zhí)枮?01510938531.X的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種基于微信公眾平臺(tái)的安全社區(qū)移動(dòng)管理系統(tǒng)，包括工作人員平臺(tái)、與工作人員平臺(tái)進(jìn)行信息交流的個(gè)人移動(dòng)終端;社區(qū)居民平臺(tái)、與社區(qū)居民平臺(tái)進(jìn)行信息交流的個(gè)人移動(dòng)終端;搭建社區(qū)居民與社區(qū)工作人員之間通信連接的數(shù)據(jù)交互平臺(tái)及平臺(tái)管理端。社區(qū)居民可以通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)快速地了解社區(qū)概況、參與社區(qū)活動(dòng)、上報(bào)社區(qū)情況、請(qǐng)求社區(qū)救援，社區(qū)工作人員可以通過(guò)平臺(tái)參與社區(qū)管理、接受工作安排、參與社區(qū)工作、匯報(bào)工作進(jìn)展與績(jī)效，平臺(tái)管理端根據(jù)社區(qū)居民、社區(qū)工作人員上傳至數(shù)據(jù)交互平臺(tái)的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)、分析并及時(shí)將居民發(fā)送的信息生成任務(wù)定向推送到工作人員平臺(tái)、社區(qū)工作人員，實(shí)現(xiàn)了“人人享有安全，人人享有健康”安全社區(qū)理念。然而該管理系統(tǒng)僅限于社區(qū)內(nèi)工作人員與居民的信息交流，沒(méi)有針對(duì)居民的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，且數(shù)據(jù)來(lái)源有限，不能面向社區(qū)外的服務(wù)提供對(duì)象或組織機(jī)構(gòu)進(jìn)行推廣。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種數(shù)據(jù)來(lái)源廣、功能齊全的基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)。
[0005]本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):
[0006]—種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，包括通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接的社區(qū)平臺(tái)和用戶終端，所述的用戶終端訪問(wèn)社區(qū)平臺(tái)獲取信息，其特征在于，所述的用戶終端包括居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端，所述的社區(qū)平臺(tái)分別從居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端獲取居民個(gè)人信息及行為數(shù)據(jù)、與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的服務(wù)數(shù)據(jù)和與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和居民需求預(yù)測(cè)，向居民終端推送行為建議，向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議。
[0007]所述的居民個(gè)人信息包括住址、年齡、性別、職業(yè)。
[0008]所述的行為數(shù)據(jù)包括消費(fèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、日常交通數(shù)據(jù)。
[0009]所述的行為數(shù)據(jù)獲取方法為:通過(guò)居民終端中的社區(qū)系統(tǒng)APP直接上傳至社區(qū)平臺(tái)，或通過(guò)與所述社區(qū)系統(tǒng)APP相關(guān)聯(lián)的支付APP及運(yùn)動(dòng)APP上傳至社區(qū)平臺(tái)，例如支付寶、微信支付、QQ錢(qián)包支付，咕咚運(yùn)動(dòng)APP、郁金香APP。
[0010]所述的服務(wù)數(shù)據(jù)包括醫(yī)院提供的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)、銀行提供的信用數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)提供的居民基本信息數(shù)據(jù)、文體機(jī)構(gòu)提供的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。
[0011]所述的社區(qū)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)處理模塊、算法分析模塊和信息推送模塊。
[0012]所述的數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，具體采用C-Means數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、聚類(lèi)。
[0013]所述的算法分析模塊運(yùn)用基于聚類(lèi)和貝葉斯信息準(zhǔn)則的隱馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)融合、聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立居民行為模型，對(duì)居民的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0014]所述的信息推送模塊根據(jù)行為預(yù)測(cè)結(jié)果，向居民終端推送與運(yùn)動(dòng)計(jì)劃、出行時(shí)間、消費(fèi)產(chǎn)品、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的行為建議，分別向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送與目標(biāo)居民客戶、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議，并接收用戶終端的反饋信息，將反饋信息發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊。
[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):
[0016](I)社區(qū)平臺(tái)分別從居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端獲取居民個(gè)人信息及行為數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和居民需求預(yù)測(cè)，向居民終端推送行為建議，向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議，實(shí)現(xiàn)供求鏈?zhǔn)筋A(yù)測(cè)，達(dá)到居民、商戶和公共服務(wù)機(jī)構(gòu)共贏的目的，利于政府工作管理。
[0017](2)居民個(gè)人信息包括住址、年齡、性別、職業(yè)，有利于針對(duì)不同類(lèi)居民群體，推送個(gè)性化建議。
[0018](3)居民行為數(shù)據(jù)包括消費(fèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、日常交通數(shù)據(jù)，有利于發(fā)現(xiàn)居民行為喜好，總結(jié)行為規(guī)律，提出合理建議，督促居民養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣。
[0019](4)行為數(shù)據(jù)可通過(guò)居民終端中的社區(qū)系統(tǒng)APP直接上傳至社區(qū)平臺(tái)，或通過(guò)與所述社區(qū)系統(tǒng)APP相關(guān)聯(lián)的支付APP及運(yùn)動(dòng)APP上傳至社區(qū)平臺(tái)，方便快捷，占用時(shí)間少。
[0020](5)服務(wù)數(shù)據(jù)包括醫(yī)院提供的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)、銀行提供的信用數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)提供的居民基本信息數(shù)據(jù)、文體機(jī)構(gòu)提供的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，從健康、消費(fèi)力、居民穩(wěn)定性、文體愛(ài)好等方面進(jìn)行預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)覆蓋面廣，利于公共服務(wù)機(jī)構(gòu)改善服務(wù)水平，提高居民生活水平。
[0021](6)數(shù)據(jù)處理模塊采用fuzzy C-Means(模糊C-均值)數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和聚類(lèi)，打破了傳統(tǒng)的靜態(tài)分類(lèi)方法，極大提高了fuzzy C-Means數(shù)據(jù)聚類(lèi)的速度。
[0022](7)算法分析模塊運(yùn)用基于聚類(lèi)和貝葉斯信息準(zhǔn)則的隱馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)融合、聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立居民行為模型，對(duì)居民的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，突破傳統(tǒng)的對(duì)個(gè)體的分析預(yù)測(cè)，構(gòu)建群體協(xié)同過(guò)濾挖掘方法，對(duì)屬性相似度高的群體進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而進(jìn)行捆綁式銷(xiāo)售。
[0023](8)信息推送模塊不僅向用戶終端推送建議，同時(shí)接受反饋消息，利于系統(tǒng)不斷優(yōu)化。
【附圖說(shuō)明】
[0024]圖1為本發(fā)明系統(tǒng)組成框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。本實(shí)施例以本發(fā)明技術(shù)方案為前提進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。
[0026]實(shí)施例
[0027]如圖1所示，一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，包括通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接的社區(qū)平臺(tái)I和用戶終端，用戶終端訪問(wèn)社區(qū)平臺(tái)I獲取信息，用戶終端包括居民終端21、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端22和商戶終端23，社區(qū)平臺(tái)I分別從居民終端21、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端22和商戶終端23獲取居民個(gè)人信息及行為數(shù)據(jù)、與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的服務(wù)數(shù)據(jù)和與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和居民需求預(yù)測(cè)，向居民終端21推送行為建議，分別向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端22和商戶終端23推送服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議。
[0028]社區(qū)平臺(tái)I包括數(shù)據(jù)處理模塊11、算法分析模塊和信息推送模塊13。
[0029]居民終端可為PC機(jī)、手機(jī)，居民個(gè)人信息包括住址、年齡、性別、職業(yè)，可在居民終端21注冊(cè)賬戶時(shí)輸入;行為數(shù)據(jù)包括消費(fèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、日常交通數(shù)據(jù)，如消費(fèi)水平、支付方式、健身時(shí)間及類(lèi)別、出行時(shí)間及類(lèi)別、私家車(chē)使用時(shí)間等，行為數(shù)據(jù)反映了居民的個(gè)人習(xí)慣及喜好，結(jié)合對(duì)應(yīng)的年齡、職業(yè)等居民個(gè)人信息，可建立有效的居民購(gòu)買(mǎi)力模型和居民消費(fèi)選擇模型來(lái)甄選出很有可能購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品或需要服務(wù)的目標(biāo)客戶。
[0030]行為數(shù)據(jù)獲取方法為:通過(guò)居民終端21中的社區(qū)系統(tǒng)APP直接上傳至社區(qū)平臺(tái)I，具體可通過(guò)社區(qū)系統(tǒng)APP瀏覽商品或購(gòu)買(mǎi)商品來(lái)形成數(shù)據(jù)，或通過(guò)與所述社區(qū)系統(tǒng)APP相關(guān)聯(lián)的支付APP及運(yùn)動(dòng)APP上傳至社區(qū)平臺(tái)I，例如支付寶、微信支付、QQ錢(qián)包支付，咕咚運(yùn)動(dòng)APP、郁金香APP，將系統(tǒng)賬號(hào)與支付APP、運(yùn)動(dòng)APP關(guān)聯(lián)，省去自行輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間。
[0031]服務(wù)數(shù)據(jù)包括醫(yī)院提供的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)、銀行提供的信用數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)提供的居民基本信息數(shù)據(jù)、文體機(jī)構(gòu)提供的產(chǎn)品數(shù)據(jù);消費(fèi)數(shù)據(jù)包括商家提供的產(chǎn)品銷(xiāo)售記錄，例如產(chǎn)品售出數(shù)量、總價(jià)、售出時(shí)間、地點(diǎn)等;建立數(shù)據(jù)處理模塊11與公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端22和商戶終端23之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，一旦產(chǎn)生數(shù)據(jù)，則終端向數(shù)據(jù)處理模塊11發(fā)送數(shù)據(jù)，及時(shí)更新。
[0032]數(shù)據(jù)處理模塊11進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，具體采用fuzzyC-Means數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和聚類(lèi)。Fuzzy C-Means數(shù)據(jù)聚類(lèi)是一種模糊聚類(lèi)，每一輸入向量不屬于某一特定的聚類(lèi)，而是由其歸屬程度來(lái)表現(xiàn)各聚類(lèi)的程度;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和學(xué)習(xí)功能，網(wǎng)絡(luò)不斷檢驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況是否相符。把與實(shí)際情況不符合的輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)作為新的樣本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)新樣本進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)并動(dòng)態(tài)改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，這樣使網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)環(huán)境或預(yù)測(cè)對(duì)象本身結(jié)構(gòu)和參數(shù)的變化，從而使預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型有更強(qiáng)的適應(yīng)性，從而得到更符合實(shí)際情況的知識(shí)和規(guī)則，輔助決策者進(jìn)行更好地決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)，在模擬推理、自動(dòng)學(xué)習(xí)等方面接近人腦的自組織和并行處理的數(shù)學(xué)模型。其優(yōu)點(diǎn)之一是，不依賴(lài)于對(duì)象，通過(guò)學(xué)習(xí)將輸入、輸出以權(quán)值的方式編碼，把它們聯(lián)系起來(lái)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢(shì)是:噪聲數(shù)據(jù)的強(qiáng)承受能力，對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)的高準(zhǔn)確性，以及可用各種算法進(jìn)行規(guī)則提取。二者結(jié)合打破了傳統(tǒng)的靜態(tài)分類(lèi)方法，極大提高了fuzzy C-Means的速度。
[0033]算法分析模塊12運(yùn)用基于聚類(lèi)和貝葉斯信息準(zhǔn)則的隱馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)融合、聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立居民行為模型，對(duì)居民的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。突破傳統(tǒng)的對(duì)個(gè)體的分析預(yù)測(cè)，構(gòu)建群體協(xié)同過(guò)濾挖掘方法，對(duì)屬性相似度高的群體進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而進(jìn)行捆綁式銷(xiāo)售。
[0034]信息推送模塊13根據(jù)行為預(yù)測(cè)結(jié)果，向居民終端21推送與運(yùn)動(dòng)計(jì)劃、出行時(shí)間、消費(fèi)產(chǎn)品、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的行為建議，分別向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端22和商戶終端23推送與目標(biāo)居民客戶、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議，例如，根據(jù)居民個(gè)人習(xí)慣、體育場(chǎng)館高峰使用時(shí)間，結(jié)合天氣、每日事件，預(yù)測(cè)體育場(chǎng)館預(yù)訂情況、停車(chē)場(chǎng)擁擠度，向居民建議其運(yùn)動(dòng)時(shí)間、地點(diǎn)，根據(jù)社區(qū)居民整體消費(fèi)水平、消費(fèi)傾向及消費(fèi)時(shí)間，為商家有針對(duì)性的開(kāi)展市場(chǎng)活動(dòng)提供決策依據(jù)；同時(shí)接收用戶終端的反饋信息，并發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊11，將數(shù)據(jù)更新，使系統(tǒng)不斷優(yōu)化。
[0035]本發(fā)明圍繞“智慧到社區(qū)，服務(wù)到家庭”的核心主題，依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，整合政府區(qū)域平臺(tái)、社區(qū)平臺(tái)、個(gè)人健康數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，開(kāi)啟智慧社區(qū)應(yīng)用新模式，有利于政府的區(qū)域管理。基于數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，依托物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)的國(guó)內(nèi)首個(gè)便民服務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)軟件，利用整合的政府區(qū)域平臺(tái)、社區(qū)平臺(tái)、個(gè)人醫(yī)療數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，并開(kāi)發(fā)出一套依托以上數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析軟件分別針對(duì)政府、商家、居民，從不同的角度為其出具數(shù)據(jù)挖掘分析報(bào)告，對(duì)政府、商家和居民的行為舉動(dòng)提出有效的建議。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，包括通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接的社區(qū)平臺(tái)和用戶終端，所述的用戶終端訪問(wèn)社區(qū)平臺(tái)獲取信息，其特征在于，所述的用戶終端包括居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端，所述的社區(qū)平臺(tái)分別從居民終端、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端獲取居民個(gè)人信息及行為數(shù)據(jù)、與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的服務(wù)數(shù)據(jù)和與所述居民個(gè)人信息相關(guān)聯(lián)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和居民需求預(yù)測(cè)，向居民終端推送行為建議，向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的居民個(gè)人信息包括住址、年齡、性別、職業(yè)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的行為數(shù)據(jù)包括消費(fèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、日常交通數(shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的行為數(shù)據(jù)獲取方法為:通過(guò)居民終端中的社區(qū)系統(tǒng)APP直接上傳至社區(qū)平臺(tái)，或通過(guò)與所述社區(qū)系統(tǒng)APP相關(guān)聯(lián)的支付APP及運(yùn)動(dòng)APP上傳至社區(qū)平臺(tái)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的服務(wù)數(shù)據(jù)包括醫(yī)院提供的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)、銀行提供的信用數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)提供的居民基本信息數(shù)據(jù)、文體機(jī)構(gòu)提供的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的社區(qū)平臺(tái)包括: 數(shù)據(jù)處理模塊，該模塊對(duì)來(lái)自用戶終端的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析； 算法分析模塊，該模塊根據(jù)挖掘分析后的數(shù)據(jù)建立居民行為模型，對(duì)居民的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)； 信息推送模塊，該模塊根據(jù)行為預(yù)測(cè)結(jié)果，向居民終端推送與運(yùn)動(dòng)計(jì)劃、出行時(shí)間、消費(fèi)產(chǎn)品、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的行為建議，分別向公共服務(wù)機(jī)構(gòu)終端和商戶終端推送與目標(biāo)居民客戶、服務(wù)產(chǎn)品有關(guān)的服務(wù)建議和市場(chǎng)活動(dòng)建議，并接收用戶終端的反饋信息，將反饋信息發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于大數(shù)據(jù)挖掘算法的智慧社區(qū)系統(tǒng)，其特征在于，所述的算法分析模塊運(yùn)用基于聚類(lèi)和貝葉斯信息準(zhǔn)則的隱馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)融合、聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立居民行為模型。
【文檔編號(hào)】G06Q50/10GK105913342SQ201610216390
【公開(kāi)日】2016年8月31日
【申請(qǐng)日】2016年4月8日
【發(fā)明人】姚薇, 俞祥祥
【申請(qǐng)人】上海旭薇物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司