一种政务服务热线分析方法及系统与流程

本发明涉及政务服务领域，尤其涉及一种政务服务热线分析方法及系统。

背景技术：

政务服务热线是政府关注民生、倾听民意的平台，代表政府为群众提供政策咨询、诉求投诉、意见建议等方面的便捷服务，用于帮助诉求人解决生活、生产中所遇困难和问题。现有的政务服务热线业务系统基本实现了日常服务热线投诉的记录、指派、回复、响应、评价、统计等基本业务操作，但随着信息化规模的不断扩大、移动互联网技术的不断发展，用户产生的数据量日益增加，导致传统的业务系统已经无法有效支撑大规模的数据存储与计算，并且缺少对数据进行有效的分析和挖掘，无法准确智能地为诉求归类并分派，无法快速为诉求人提供高效准确的解决方案，无法及时有效地反映出民生热点话题。

在处理政务服务热线数据时，如何对海量的诉求数据进行存储与计算，准确智能地为诉求归类、分派，并分析挖掘出诉求背后隐藏的民生热点话题，为诉求人提供高效准确的解决方案。是现有政务服务迫切需要解决的问题。

技术实现要素：

本发明要解决的主要技术问题是，提供一种政务服务热线分析方法及系统，其可提高数据处理效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种政务服务热线分析方法,将系统架构自底向上依次设置为：平台层、数据存储层、数据采集层、数据预处理层、数据分析层及系统应用层，其中：

平台层：用于实现物理资源的弹性伸缩、按需分配；

数据存储层：用于存储业务系统产生的日志信息、业务数据、缓存及图片、文件、视频等非结构化数据；

数据采集层：利用flume、sqoop、python爬虫等技术从数据存储层中定时采集数据至分布式文件系统hdfs或数据仓库hive中,为后续的数据分析提供数据支撑；

数据预处理层：使用离线计算、流式计算两种技术方案，对采集到的数据进行清洗、集成、变换等一系列etl操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据；

数据分析层：利用机器学习、语义分析、数理统计等算法，实现诉求智能归类、自动分派、社会热点发现、最优历史诉求解决方案推荐等功能；

系统应用层：包含业务、分析、展示、管理等功能在内的若干子系统，具体包括业务系统、客户端、大数据分析展示系统、用户权限管理系统。

实施时，所述平台层实现方法为：在底层基础设施上进行虚拟化，使用docker和kubernetes技术搭建轻量级高可用的paas平台，将应用程序容器化，为应用程序创建容器镜像，并以容器为单位进行部署。

实施时，所述数据存储层实现方法为：其中日志信息存储在docker容器向外挂载的文件目录下，业务数据存储在mysql中，缓存采用redis，图片、文件、视频等非结构化数据存储在fastdfs中。

实施时，所述系统应用层中，所述业务系统分别与客户端、大数据分析展示系统连接，大数据分析展示系统和用户权限管理系统连接；

所述业务系统：负责日常服务热线投诉的记录、指派、回复、响应、评价、统计等基本业务操作；

所述客户端：负责为用户提供发起投诉、查看诉求处理进度、查看相关新闻政策等功能，通过网络与业务系统进行信息交换，客户端包括移动app、投诉电话、网站、110报警服务台等多种形式。

实施时，所述系统应用层中，所述大数据分析展示系统负责定时采集业务系统中的日志信息及数据库中的结构化或非结构化数据，存储至云平台下的分布式文件系统中；进而对这些数据进行清洗、集成、变换等一系列数据预处理操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据；再对规范的数据进行分析与挖掘，缓存或持久化存储分析结果，最后通过数据可视化技术对分析结果进行展示。

实施时，所述系统应用层中，所述用户权限管理系统是大数据分析展示系统的管理后台，负责为不同的市直单位、行政区域用户分配账户，并配置相应操作权限。

实施时，所述数据分析层，其数据分析包括如下几个维度：

a、构建一套行政单位诉求处理评价指标体系，将诉求承办量、回复量、按期回复率、群众满意度等参数作为评价指标，分别为各指标设置相应权重，利用加权求和算法计算各行政单位的综合评分，作为绩效考核的参考依据；

b、根据诉求人的性别、年龄、职业、地域、投诉时间等基本信息，刻画出诉求人的人群画像，反映不同人群所关注的民生问题间的差异；

c、使用语义分析算法，提取出某段时间内历史诉求中的关键词，统计词频，将topn作为该时间段的热词；再利用聚类和分类算法，计算出关键词所反映的热点事件；最后使用热度计算公式，计算出各个热点事件的热度，取出topn作为近期民生热点话题；

d、将热点事件所关联的诉求，按用户满意度从高到低排序，取出用户满意度靠前的诉求处理方案，作为该热点事件的最优历史解决方案，为日后同类诉求的处理提供参考依据；

e、构建一套诉求分类技术方案，基于语义分析算法，自动提取出诉求中的关键词，为其匹配相似度最高的诉求类别，进而根据类别将诉求自动分派至相应行政单位。

本发明还提供一种政务服务热线分析系统，该系统基于如前所述一种政务服务热线分析方法。

本发明的有益效果是：一种政务服务热线分析方法及系统,将系统架构自底向上依次设置为：平台层、数据存储层、数据采集层、数据预处理层、数据分析层及系统应用层；该方案架构科学简洁，处理效率高，可有效支撑大规模的数据存储与计算；

进一步，本发明将大数据、云计算、人工智能等技术运用于政务服务热线，使得系统支持大数据存储与计算，并具备智能归类、自动分派、社会热点发现、最优历史诉求解决方案推荐等功能，为科学决策提供数据支撑，提高政务人员办事效率。

附图说明

图1为本发明一种实施例的系统架构示意图；

图2为本发明一种实施例的系统结构示意图；

图3为本发明一种实施例数据分析维度及流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

一种政务服务热线分析方法,将政务服务热线的系统架构自底向上依次为：平台层、数据存储层、数据采集层、数据预处理层、数据分析层及系统应用层。

平台层：在底层基础设施上进行虚拟化，使用docker和kubernetes技术搭建轻量级高可用的paas平台，将应用程序容器化，为应用程序创建容器镜像，并以容器为单位进行部署，轻松实现物理资源的弹性伸缩、按需分配。

数据存储层：用于存储业务系统产生的日志信息、业务数据、缓存及图片、文件、视频等非结构化数据，其中日志信息存储在docker容器向外挂载的文件目录下，业务数据存储在mysql中，缓存采用redis，图片、文件、视频等非结构化数据存储在fastdfs中。

数据采集层：利用flume、sqoop、python爬虫等技术从数据存储层中定时采集数据至分布式文件系统hdfs或数据仓库hive中,为后续的数据分析提供数据支撑。

数据预处理层：使用离线计算、流式计算两种技术方案，对采集到的数据进行清洗、集成、变换等一系列etl操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据；

数据分析层：利用机器学习、语义分析、数理统计等算法，实现诉求智能归类、自动分派、社会热点发现、最优历史诉求解决方案推荐等功能；

系统应用层：包含业务、分析、展示、管理等功能在内的若干子系统，具体包括业务系统、客户端、大数据分析展示系统、用户权限管理系统。

具体的：

业务系统分别与客户端、大数据分析展示系统连接，大数据分析展示系统和用户权限管理系统连接。

业务系统负责日常服务热线投诉的记录、指派、回复、响应、评价、统计等基本业务操作。

客户端负责为用户提供发起投诉、查看诉求处理进度、查看相关新闻政策等功能，通过网络与业务系统进行信息交换，客户端包括移动app、投诉电话、网站、110报警服务台等多种形式。

大数据分析展示系统负责定时采集业务系统中的日志信息及数据库中的结构化或非结构化数据，存储至云平台下的分布式文件系统中；进而对这些数据进行清洗、集成、变换等一系列数据预处理操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据；再对规范的数据进行分析与挖掘，缓存或持久化存储分析结果，最后通过数据可视化技术对分析结果进行展示。

用户权限管理系统是大数据分析展示系统的管理后台，负责为不同的市直单位、行政区域用户分配账户，并配置相应操作权限。

本专利数据分析包括如下几个维度：

a、构建一套行政单位诉求处理评价指标体系，将诉求承办量、回复量、按期回复率、群众满意度等参数作为评价指标，分别为各指标设置相应权重，利用加权求和算法计算各行政单位的综合评分，作为绩效考核的参考依据；

b、根据诉求人的性别、年龄、职业、地域、投诉时间等基本信息，刻画出诉求人的人群画像，反映不同人群所关注的民生问题间的差异；

c、使用语义分析算法，提取出某段时间内历史诉求中的关键词，统计词频，将topn作为该时间段的热词；再利用聚类和分类算法，计算出关键词所反映的热点事件；最后使用热度计算公式，计算出各个热点事件的热度，取出topn作为近期民生热点话题；

d、将热点事件所关联的诉求，按用户满意度从高到低排序，取出用户满意度靠前的诉求处理方案，作为该热点事件的最优历史解决方案，为日后同类诉求的处理提供参考依据；

e、构建一套诉求分类技术方案，基于语义分析算法，自动提取出诉求中的关键词，为其匹配相似度最高的诉求类别，进而根据类别将诉求自动分派至相应行政单位。

f、最后将分析的结果缓存或持久化存储，作为可视化技术的数据来源。

本发明还提供一种政务服务热线分析系统，该系统结构参照前述一种政务服务热线分析方法。

本发明一种政务服务热线分析方法及系统，具体实施例请参考图1、2、3所示：

如图1所示的为政务服务热线分析系统的架构，自底向上依次分为：平台层、数据存储层、数据采集层、数据预处理层、数据分析层及系统应用层。

平台层在底层基础设施上进行虚拟化，使用docker和kubernetes技术搭建轻量级高可用的paas平台，将应用程序容器化，为应用程序创建容器镜像，并以容器为单位进行部署，轻松实现物理资源的弹性伸缩、按需分配。

数据存储层用于存储业务系统产生的日志信息、业务数据、缓存及图片、文件、视频等非结构化数据，其中日志信息存储在docker容器向外挂载的文件目录下，业务数据存储在mysql中，缓存采用redis，图片、文件、视频等非结构化数据存储在fastdfs中。

数据采集层利用flume、sqoop、python爬虫等技术从数据存储层中定时采集数据至分布式文件系统hdfs或数据仓库hive中,为后续的数据分析提供数据支撑。

数据预处理层使用离线计算、流式计算两种技术方案，对采集到的数据进行清洗、集成、变换等一系列etl操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据；

数据分析层利用机器学习、语义分析、数理统计等算法，实现诉求智能归类、自动分派、社会热点发现、最优历史诉求解决方案推荐等功能；

系统应用层包含业务、分析、展示、管理等功能在内的若干子系统，具体包括业务系统、客户端、大数据分析展示系统、用户权限管理系统。

如图2所示的为本发明实现政务服务热线分析系统及方法的结构示意图，该系统由业务系统、客户端、大数据分析展示系统、用户权限管理系统构成。

业务系统分别与客户端、大数据分析展示系统连接，大数据分析展示系统和用户权限管理系统连接。

业务系统负责日常服务热线投诉的记录、指派、回复、响应、评价、统计等基本业务操作。

客户端负责为用户提供发起投诉、查看诉求处理进度、查看相关新闻政策等功能，通过网络与业务系统进行信息交换，客户端包括移动app、投诉电话、网站、110报警服务台等多种形式。

大数据分析展示系统负责定时采集业务系统中的日志信息及数据库中的结构化数据，并对这些数据进行清洗、集成、变换等一系列数据预处理操作，将采集到的数据转换为规范、干净的数据，进而对规范的数据进行挖掘、分析等操作，再将最终的分析结果进行存储，最后通过数据可视化技术对分析结果进行展示。

用户权限管理系统是大数据分析展示系统的管理后台，负责为不同的市直单位、行政区域用户分配账户，并配置相应操作权限。

如图3所示的为本发明实现政务服务热线分析系统及方法的数据分析维度及流程图。

数据采集层将诉求、日志等数据信息采集至hdfs或hive中，利用etl工具对数据进行清洗、集成、变换等一系列预处理操作，为后续的数据分析提供规范、干净的数据源。

数据分析包括如下几个维度：

(1)构建一套行政单位诉求处理评价指标体系，将诉求承办量、回复量、按期回复率、群众满意度等参数作为评价指标，并分别为各指标设置相应权重，利用加权求和算法计算各行政单位的综合评分，作为绩效考核的参考依据；

(2)根据诉求人的性别、年龄、职业、地域、投诉时间等基本信息，刻画出诉求人的人群画像，反映不同人群所关注的民生问题间的差异；

(3)使用语义分析算法，提取出某段时间内历史诉求中的关键词，统计词频，将topn作为该时间段的热词；再利用聚类和分类算法，计算出关键词所反映的热点事件；最后使用热度计算公式，计算出各个热点事件的热度，取出topn作为近期民生热点话题；

(4)将热点事件所关联的诉求，按用户满意度从高到低排序，取出用户满意度靠前的诉求处理方案，作为该热点事件的最优历史解决方案，为日后同类诉求的处理提供参考依据；

(5)构建一套诉求分类技术方案，基于语义分析算法，自动提取出诉求中的关键词，为其匹配相似度最高的诉求类别，进而根据类别将诉求自动分派至相应行政单位；

(6)最后将分析的结果缓存或持久化存储，作为可视化技术的数据来源。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。