【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧社区综合管理系统，更具体地，涉及一种社区积分制运营服务数据信息整合系统。
技术介绍
1、社区运营服务是指依托各类服务设施，以满足社区内全体居民物质文化生活需求为目的，各类社会主体共同参与提供各种服务。具体以社区范围内的居民为服务对象，以便民、利民、满足和促进居民综合消费为目标的属地型社区商业服务。
2、社区积分制运营服务数据信息整合系统是一种为社区积分制度设计的综合性系统，旨在管理和整合社区内的各种数据和信息，以支持积分制度的有效运营和管理。系统通过对用户数据进行分类和溯源，有助于确保数据的质量和安全性，提升系统的运营效率和用户体验。
3、传统的社区积分制运营服务数据信息整合系统由于用户数据量较大，通常会对数据进行分类和溯源，传统方法一般按照用户注册时间、活跃程度、积分等级、积分数量等因素进行分类，将相同数据的用户归为一类，进行针对性的运营手段。但是在实际操作中，针对不同类型的社区活动，由于用户不同的行为数据对用户整体体验感及对该社区活动的好感度具有不同的影响，使得系统对目标社区活动的吸引力情况判断不准确，此外，由于系统对数据分类和溯源不够合理，使用同一批特征因素进行用户分类的准确性存疑，这种情况会造成现有技术中的社区积分制运营服务数据信息整合系统对用户的分类不够准确、不够高效，从而无法准确、高效地判断举办目标社区活动时目标用户的活动积极性，无法达到使目标社区活动举办成功的目的。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的社区积分制运营服务数据
2、一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，所述系统包括：
3、数据获取模块，用于获取社区中所有的历史社区活动数据，建立社区活动数据库，将历史同类型的社区活动归为一类；
4、吸引力评估系数获取模块，用于基于历史同类型的社区活动数据，分析同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户人数变化趋势及传播程度, 获得目标社区活动对用户的吸引力评估系数；
5、完成度因子获取模块，用于基于历史同类型的社区活动数据，分析同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户重复人数及社区活动的参与总人数，获得目标社区活动的完成度因子；
6、活动积极性因子获取模块，用于基于目标社区活动对用户的吸引力评估系数和目标社区活动的完成度因子，分析不同用户对目标社区活动的活动积极性因子；
7、用户簇分类模块，用于整合社区中所有用户的活动积极性因子，将社区中所有用户归为不同的簇类。
8、进一步地，所述社区中所有的历史社区活动数据包括，每次参与社区活动用户总人数、历史社区活动中同类型且时间序列相邻的社区活动参与用户的重复数、历史社区活动中的用户登记住址。
9、进一步地，所述将历史同类型的社区活动归为一类具体为将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类。
10、进一步地，将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类，形成同类型活动数据库。
11、进一步地，当同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户人数呈增加变化趋势、同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户传播程度越广，目标社区活动对用户的吸引力评估系数越大。
12、进一步地，当同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户重复人数与该同类型且时间序列相邻的社区活动中首次社区活动的参加总人数的比值越大，目标社区活动的完成度因子越大。
13、进一步地，当目标社区活动对用户的吸引力评估系数越大、目标社区活动的完成度因子越大，该目标社区活动的活动积极性因子越大。
14、进一步地，所述将社区中所有用户归为不同的簇类具体包括，通过用户簇分类模块获取社区中所有用户对目标社区活动的活动积极性因子，计算任意两个用户的活动积极性因子的差值绝对值，将差值绝对值作为距离度量，通过肘部法则确定合适数量的簇中心，使用k-means聚类算法，将社区中所有用户归为不同的簇类。
15、进一步地，不同簇类中的用户对不同目标社区活动积极性相异，同一簇类中的用户对同一目标社区活动的积极性相近。
16、进一步地，根据用户簇分类情况，针对不同簇类中的用户分别策划不同的目标社区活动。
17、本专利技术具有如下有益效果：
18、一、可以有效评估目标社区活动对用户的吸引力。通过基于历史同类型的社区活动数据，分析同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户人数变化趋势及传播程度, 获得目标社区活动对用户的吸引力评估系数，从而可以有效评估目标社区活动对用户的吸引力。
19、二、可以有效评估目标活动对用户的活动积极性影响。通过分析同类型且时间序列相邻的社区活动的用户参与的连续性，获取目标社区活动的完成度因子，基于目标社区活动对用户的吸引力评估系数和目标社区活动的完成度因子，分析不同用户对目标社区活动的活动积极性因子，从而可以有效评估目标活动对用户的活动积极性影响。
20、三、可以对用户准确、高效的分类。通过用户簇分类模块获取社区中所有用户对目标社区活动的活动积极性因子，计算任意两个用户的活动积极性因子的差值绝对值，将差值绝对值作为距离度量，通过肘部法则确定合适数量的簇中心，使用k-means聚类算法，将社区中所有用户归为不同的簇类，然后可以针对不同簇类中的用户分别策划不同的目标社区活动，从而准确、高效地判断举办目标社区活动时目标用户的活动积极性，达到使目标社区活动举办成功的目的，进一步实现社区积分制运营服务数据信息整合系统的高效、可靠管理。
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1.一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述社区中所有的历史社区活动数据包括，每次参与社区活动用户总人数、历史社区活动中同类型且时间序列相邻的社区活动参与用户的重复数、历史社区活动中的用户登记住址。
3.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述将历史同类型的社区活动归为一类具体为将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类。
4.根据权利要求3所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类，形成同类型活动数据库。
5.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，当同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户人数呈增加变化趋势、同类型且时间序列相邻的
6.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，当同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户重复人数与该同类型且时间序列相邻的社区活动中首次社区活动的参加总人数的比值越大，目标社区活动的完成度因子越大。
7.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，当目标社区活动对用户的吸引力评估系数越大、目标社区活动的完成度因子越大，该目标社区活动的活动积极性因子越大。
8.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述将社区中所有用户归为不同的簇类具体包括，通过用户簇分类模块获取社区中所有用户对目标社区活动的活动积极性因子，计算任意两个用户的活动积极性因子的差值绝对值，将差值绝对值作为距离度量，通过肘部法则确定合适数量的簇中心，使用k-means聚类算法，将社区中所有用户归为不同的簇类。
9.根据权利要求8所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，不同簇类中的用户对不同目标社区活动积极性相异，同一簇类中的用户对同一目标社区活动的积极性相近。
10.根据权利要求9所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，根据用户簇分类情况，针对不同簇类中的用户分别策划不同的目标社区活动。
...【技术特征摘要】
1.一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述社区中所有的历史社区活动数据包括，每次参与社区活动用户总人数、历史社区活动中同类型且时间序列相邻的社区活动参与用户的重复数、历史社区活动中的用户登记住址。
3.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，所述将历史同类型的社区活动归为一类具体为将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类。
4.根据权利要求3所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，将社区活动数据库中活动主题类型相近、活动规模相当、活动目标相同、参与用户的年龄相近、参与用户的兴趣爱好相同的历史社区活动归为一类，形成同类型活动数据库。
5.根据权利要求1所述的一种社区积分制运营服务数据信息整合系统，其特征在于，当同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户人数呈增加变化趋势、同类型且时间序列相邻的社区活动的参与用户传播程度越广，目标社区活动对用户的吸引力评估系数越大。
6.根据权利要求1所述的一种社...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉海，马克霞，
申请(专利权)人：山东物慧信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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