[发明专利]一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法

权利要求书

1.一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1、采用聚类算法并根据对象的个人信息将对象集划分成多个较大的社会群体；

S2、根据不同的政府部门划分对象的政务服务历史信息，得到对象的部门政务服务历史信息，采用聚类算法并根据对象的部门政务服务历史信息把每个大社会群体划分为多个较小的社会群体；

S3、在每个小社会群体内部，采用协同过滤算法对目标对象进行政务服务需求预测；

S4、汇总需求预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S1和S2中，采用手肘法确定大社会群体和小社会群体的个数。

3.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S1中，个人信息来源于某市统一政务服务APP，包括性别、年龄、受教育程度、收入等；对个人信息进行数值化、去量纲处理，并根据对象个人信息构建对象-个人信息矩阵；其中行向量表示对象，列向量表示个人信息属性，矩阵值表示对应属性的数值。

4.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S2中，政务服务历史信息来源于某市统一政务服务APP，政务服务历史信息按政府部门划分，包括公安政务服务历史信息、司法政务服务历史信息、社保政务服务历史信息等；以公安政务服务历史信息的户政业务信息为例进行说明，包括户籍迁入、出生登记、市内移居、户口迁出市外、户口注销、户籍信息变更、定居入户、人口信息查询、户口恢复；以时间为参数，对政务服务历史信息进行0-1处理，如果确定时间内对象办理过此项政务服务则标记为1，否则标记为0；接着根据对象部门政务服务历史信息构建对象-部门政务服务矩阵，行向量表示对象，列向量表示部门政务服务属性，矩阵值表示对象在确定时间内是否办理过该政务服务。

5.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S1和S2中，为了解决初始点的选取可能导致分类结果陷入局部最优解的问题，采用二分聚类的方法进行社会群体类型的划分。

6.根据权利要求5所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，以误差平方和E作为二分聚类算法的目标函数:

其中：k表示社会群体个数；C_i表示第i个社会群体；u_i是社会群体C_i的均值向量，也称为质心，其表达式为：

7.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S3中，协同过滤算法是在对象相似度算法基础上进行预测，使得算法具有更好的预测效果；具体方法为：通过对象相似度并根据对象的部门政务服务历史信息找到与目标对象最相似的一组对象，汇总这组对象的部门政务服务，从中找到目标对象没有办理过的政务服务，再根据相似对象的相似度，求得每一项政务服务的偏好度，基于偏好度对这些政务服务进行排序，从而预测出目标对象可能需要的政务服务。

8.根据权利要求7所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，对象相似度算法采用欧几里德距离评价，相似度计算公式如下：

其中：x，y代表对象；n代表部门政务服务个数。

9.根据权利要求8所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，目标对象x对第i项政务服务的偏好度，计算公式如下：

其中：C代表相似对象集；d(x,y)代表对象x，y的相似度。

10.根据权利要求1所述的一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，其特征在于，在S4中，依次把每个小社会群体内的每个对象选为目标对象，进行需求预测，并汇总需求预测结果。