[发明专利]一种居民事务处理方法

说明书

本发明公开了一种居民事务处理方法，包含以下步骤：平台接收事务流程，将事务流程分解为多个子流程节点；将子流程节点，通过机器学习进行分类，分为普通节点或协商节点，针对各类别子流程节点进行并行处理；按普通节点或协商节点处理子流程节点；判断是否为最后子流程节点，否则继续进行分类和处理；若是，则关闭流程，处理结束。该流程引入工作分解结构（WBS），运用机器学习的方法，建立了居民的沟通协商机制，方便了社区居民和社区工作人员。同时有利于社区事务的高效处理。

技术领域

本发明涉及社会服务领域，尤其涉及一种居民事务处理方法。

背景技术

社区居民事务的有效沟通与高效处理，是保障社区安全的重要途径。现有的社交软件无法贴合社区安全的实际需要，让居民事务和社区事务进行有效沟通和高效处理。居民也无法将社区事件进行快速汇报并得到有效的反馈。

为了解决上述问题，本发明提出一种居民事务处理方法。该流程引入工作分解结构（WBS），运用机器学习的方法，区分普通节点或协商节点，建立了居民的沟通协商机制，方便了社区居民和社区工作人员。同时有利于社区事务的高效处理。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种居民事务处理方法。

具体的，一种居民事务处理方法，主要包含以下步骤：

S11：平台接收事务流程，将事务流程分解为多个子流程节点；

S12: 将子流程节点，通过机器学习进行分类，分为普通节点或协商节点，针对各类别子流程节点进行并行处理；

S13：按普通节点或协商节点处理子流程节点；

S14：判断是否为最后子流程节点；否则转到S12；

S15：关闭流程，处理结束。

优选的，S11中所述的流程分解的方法是基于工作分解结构（WBS）进行分解的。

优选的，S12中所述的机器学习的具体方法为：

S21，对流程节点的特征词进行词语切分；

S22，对切分词语按照词频赋予权重，根据权重的大小整理切分词语，并保留权重超过一定阈值的特征项；

S23，根据确定的切分词语构造出流程节点的向量模型；

S24，根据向量模型计算出流程节点与聚类中心中普通节点和协商节点的相似度；

S25，计算相似度的差值，若差值大于阈值，将流程节点分类到相似度高的节点类型；转到S26；若差值小于阈值，分类到普通节点；

S26，判定是否更新聚类中心，节点分类完成。

优选的，所述S24中的相似度计算方法为：传统的Single-Pass算法，再加上衰减函数的修正。

优选的，所述S26中的判定是否更新聚类中心的方法为：统计流程节点的所述切分词语出现的频次，若频次达到预设的频次上限，则将该流程节点加入事件模型；否则只更新该流程节点出现的频次，而不加入事件模型。

优选的，所述S12与S13中的普通节点的处理方法为平台分配到审批人员，按规范直接审批。

优选的，所述S12与S13中的协商节点的处理方法，包括以下步骤：

S31，平台接受具有权限的协商项目发起人的申请，创建协商项目；

S32，设置协商项目题目和协商起止时间；设置协商人员范围和协商人员的意见权重；

S33，发布协商项目；协商人员通过终端或网页对协商项目进行意见发布；