【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及居家养老，特别涉及一种基于大数据的居家养老服务平台。
技术介绍
1、针对居家护理需求持续增长，目前我国在积极推进社区居家养老服务的发展，支持上门为居家老年人提供服务。但由于养老护理人员数量不足，无法有效满足老年人需求，因此优化养老护理人员分配规则成为缓解资源不足以及提升社区居家养老护理效率、质量及客户满意度的重要环节，也是当前面临的难题之一。
2、现有公开号为cn117649087a的中国专利公开了一种基于自适应遗传算法的上门护理人员调度方法和系统，涉及人员调度
所述调度方法和系统在目标成本中考虑了客户满意度因素，通过问卷调查的方法，获取以往客户对于上门服务时间的满意度数据进行拟合，得到了基于上门服务时间的客户满意度分布的相关曲线，以此建立一个比其他客户满意度模型更加现实的新数学模型，最终构建了服务中心总运营成本最小化的护理人员调度模型；采用自适应遗传算法对调度模型进行求解，通过引入大规模邻域搜索算法以及自适应调整相关参数来更快获取运营成本最优的护理人员调度方案，有效降低了服务中心护理人员的工资成本、每日行驶路程，并能够在客户期望的时间窗口内到达，提高了客户满意度。但是对于老人而言，服务过程中的满意度的提升才是重中之重，为此，本专利技术提出一种基于大数据的居家养老服务平台。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于大数据的居家养老服务平台。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于大数据的居家
3、所述站点系统包括服务人员模块、服务数据采集模块和服务数据存储模块，所述服务人员佩戴所述服务数据采集模块对用户进行上门服务，所述服务数据采集模块将服务过程中的视频语音数据传输至所述服务数据存储模块；
4、所述预设的分配规则包括：
5、若用户首次下单，则根据服务人员的历史服务对象数量进行排列，历史服务对象数量越少，则分配的优先级越高；
6、若用户是第n次下单，则根据用户对历史服务人员的历史服务评分进行排列，历史服务评分越高，则分配的优先级越高。
7、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，所述用户系统包括用户模块和关联人模块，所述用户模块用于存储用户信息，所述关联人模块用于存储用户监护人信息；
8、所述用户系统用于登录所述服务数据存储模块，用于查询相关的视频语音数据。
9、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，所述用户系统还包括定制服务，所述定制服务包括选定服务人员。
10、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，所述分配规则还包括服务综合满意度预测模型：
11、假设对于m个服务人员，i=1、2...m，在同一时间段有n个客户下单，j=1、2...n，其中n≤m，客户对服务人员的预测服务评分为，用表示服务人员与客户的分配关系，目标为任务分配的预测服务满意度评分最高，满足下式：
12、；
13、，且；
14、其中是客户对服务人员的历史服务评分，是服务评分初始设定值；
15、在服务人员第一次为客户服务时，为1。
16、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，所述历史服务评分通过服务过程中的视频语音数据进行评估，评估过程包括：
17、将视频语音数据输入至深度学习网络中，并对不同视频语音数据中的场景进行分类；
18、同时将视频语音数据分割成视频片段和语音片段；
19、分别将视频片段和语音片段映射至混合空间，所述混合空间由一个潜在空间和一个概念空间组成；
20、在潜在空间中获取到视频片段与语音片段的相似度；
21、若其相似度小于预设阈值，则将对应的视频片段和语音片段删除，反之保留视频片段和语音片段；
22、最后在概念空间中得到各对应视频片段和语音片段的情绪分值；
23、根据情绪分值计算历史服务评分。
24、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，所述在潜在空间中获取到视频片段与语音片段的相似度步骤中包括：
25、将视频片段和语音片段逐帧进行编码，将其编码为一帧帧视频向量和文本向量，通过仿射变换将视频向量和文本向量投影在潜在空间：
26、；
27、；
28、其中，是潜在空间的视频向量，是潜在空间的文本向量，与是潜在空间参数化的全连接层，与是偏置项，、、、皆为可学习的网络参数；
29、获取向量后，估计视频帧与语音文本相对的余弦相似度：
30、。
31、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，视频向量和文本向量映射至概念空间为：
32、；
33、；
34、其中，是概念空间中的视频向量，是概念空间的文本向量，与是概念空间参数化的全连接层，与是偏置项。
35、进一步的，所述的基于大数据的居家养老服务平台，根据不同的场景信息采用不同的计算方式计算历史服务评分，所述计算方式包括：
36、根据各对应视频片段和语音片段的情绪分值附加不同的权重比，综合计算得到在服务过程中的历史服务评分。
37、本专利技术的有益效果是：
38、传统的服务评分往往依赖用户的主观反馈或是简单的量化指标，容易受到个人情绪、偏见或记忆偏差的影响，而本专利技术通过自动收集和分析服务过程中的视频和语音数据，运用深度学习技术对服务场景、情绪进行智能识别和评估，从而提高评分的客观性和准确性；通过系统化、自动化的服务评分系统，服务提供者能够实时获取关于服务人员服务信息的详细反馈，从而针对性地进行培训和改进；
39、通过分配规则以及服务综合满意度预测模型解决了传统的人员分配往往依赖于人工决策，缺乏高度的动态适应性和个性化的问题，同时也确保客户能够获得及时和高质量的服务，从而优化资源配置，提高整体服务水平。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，包括：站点系统、用户系统和管理系统，所述用户系统向所述站点系统发送订单指令，所述站点系统通过管理系统预设的分配规则根据订单指令调配对应的服务人员对用户进行上门服务；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述用户系统包括用户模块和关联人模块，所述用户模块用于存储用户信息，所述关联人模块用于存储用户监护人信息；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述用户系统还包括定制服务，所述定制服务包括选定服务人员。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述历史服务评分通过服务过程中的视频语音数据进行评估，评估过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述在潜在空间中获取到视频片段与语音片段的相似度步骤中包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，视频向量和文本向量映射至概念空间为：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的居
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，包括：站点系统、用户系统和管理系统，所述用户系统向所述站点系统发送订单指令，所述站点系统通过管理系统预设的分配规则根据订单指令调配对应的服务人员对用户进行上门服务；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述用户系统包括用户模块和关联人模块，所述用户模块用于存储用户信息，所述关联人模块用于存储用户监护人信息；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的居家养老服务平台，其特征在于，所述用户系统还包括定制服务，所述定制服务包括选定服务人员。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：肖云，姚伟伟，肖林，石煜，
申请(专利权)人：江西七叶莲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。