[发明专利]一种政务服务流程优化方法、系统及电子设备有效
| 申请号: | 202211362879.5 | 申请日: | 2022-11-02 |
| 公开(公告)号: | CN115409297B | 公开(公告)日: | 2023-01-31 |
| 发明(设计)人: | 马成;索晨;吴仲维 | 申请(专利权)人: | 联通(广东)产业互联网有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N5/02;G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人: | 郑永泉 |
| 地址: | 510000 广东省广州市黄埔区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 政务 服务 流程 优化 方法 系统 电子设备 | ||
1.一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述方法的步骤为:
S1:收集业务数据并将业务数据形成大数据存储结构,然后对大数据存储结构中的业务数据进行整理;
S2:对S1中的业务数据进行筛选过滤;
S3:将S2中筛选后的业务数据进行合并;
S4:挖掘合并后的业务数据的关联规则,并根据关联规则生成前件集合D1和后件集合D2;
S5:将S4中获得的关联规则的前件集合D1和后件集合D2,计算其每个关联关系的笛卡尔积并生成二维表,将所有二维表纵向合并生成一张关系表;
S6:根据S5中生成的关系表,以前件事项,后件事项为节点,前件事项指向后件事项为有向边,绘制事项关系有向图并生成事项关系有向图表;
S7:使用图论的算法计算S6中事项关系有向图中各节点的关系,并分析其在实际业务流程中的应用;
所述S7中使用图论的算法计算S6中事项关系有向图中各节点的关系,具体为:
使用SparkGraphX中的PageRank算法,计算S6中事项关系有向图表中每个节点的中心值;
使用SparkGraphX中的强连通分量算法,计算S6中事项关系有向图表中各个节点的强连通分量;
使用Neo4j中的Louvain模块化算法,计算S6中事项关系有向图表中的聚集社区。
2.根据权利要求1中所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述步骤S1中的收集业务数据并将业务数据形成大数据存储结构,具体为:
使用Hive收集业务数据并将业务数据存储到HDFS中。
3.根据权利要求1中所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述步骤S1中的对大数据存储结构中业务数据进行整理,具体为:
根据“办事人类型”将数据分为“个人办事记录”和“企业办事记录”;
所述“个人办事记录”以个人身份证号作为个人主码;
所述“企业办事记录”以企业代码作为企业主码;
分别生成对应的“个人办事记录表”和“企业办事记录表”,分别记录所有个人主码和企业主码的“办理事项”以及对应的“办理时间”。
4.根据权利要求3中所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述步骤S2中的对业务数据进行筛选过滤,具体为:
将S1中的业务数据以主码聚合统计每个主码在时间窗口内的“办理事项”及对应的“办理时间”,删除其中“办理事项”项数不大于1的业务数据;
所述时间窗口为截止至当前时间点,近一年之内的时间段。
5.根据权利要求4所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述步骤S3中将业务数据合并,具体为:
将S2中经过主码聚合后的数据以主码为单位,将每个主码的“办理事项”合并为事项集。
6.根据权利要求5所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,所述步骤S4中挖掘合并后的业务数据的关联规则,并根据关联规则生成前件集合D1和后件集合D2,具体为:
使用Spark中的MLlib库的FP-growth频繁模式挖掘算法挖掘业务数据的关联规则,并根据关联规则生成关联规则表;
所述关联规则表记录各关联规则的前件集合D1,后件集合D2,置信度和提升度。
7.根据权利要求6所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,
设置FP-growth频繁模式挖掘的最小支持度为0.002,最小置信度为0.5。
8.一种政务服务系统,用于实现上述权利要求1-7任一项所述的一种政务服务流程优化方法,其特征在于,包括:
数据采集模块,数据存储模块,数据分析模块;
所述数据采集模块用于对业务数据进行采集;
所述数据存储模块用于生成大数据存储结构,并将数据采集模块中的数据进行存储;
所述数据分析模块用于对数据存储模块中的业务数据进行分析。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器以及存储器;
所述存储器上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的一种政务服务流程优化方法或权利要求8所述的一种政务服务系统。
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