基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质转让专利

申请号 : CN202010629059.2

文献号 : CN111523830B

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相似专利:

发明人 : 王锡辉丁学利贾晨宇

申请人 : 北京梦天门科技股份有限公司

摘要 :

本发明示例性实施例提供一种基于多维度数据指导市场监督的方法,包括:获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据,所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;根据多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;确定定向监管人员;向定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动。本发明能够基于多维度数据得到不同等级的风险单位实现定向监管,从市场实际数据出发进行更具准确率及更具效果的监督。

权利要求 :

1.一种基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,包括:

获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;

根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;

根据所述监管人员的地理位置信息确定三维空间坐标,将各所述三维空间坐标输入预置的神经网络模型;接收所述预置的神经网络模型输出的路径优化信息,根据所述路径优化信息对各所述监管人员的监管路径进行优化;

结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定定向监管人员,所述定向监管人员用于定向监管所述目标被监管对象确定所述目标被监管对象的定向监管人员;

向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动;

其中,对监管路径进行优化的过程包括:通过监管人员的当前三维坐标、当前三维坐标预设范围内的路径信息、其它监管人员的路径信息以及该空间内的目标被监管对象,建立所述监管人员的地理位置信息地图,一体化监管平台的各监管人员作为所述预置的神经网络的一个节点,路径信息在监管人员节点之间进行共享,路径信息的共享能够使得监管人员在当前三维坐标下根据预置的神经网络进行路径优化。

2.根据权利要求1所述的基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,所述根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象,包括:对所述多维度数据的各维度数据进行归一化处理,得到各维度数据的评估参数,并根据所述各维度数据的评估参数刻画用户画像;

通过预设算法对各所述用户画像进行计算,得到计算结果;

根据所述计算结果与预设监管阈值之间的关系,确定所述预设范围内的目标被监管对象。

3.根据权利要求1所述的基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,所述结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定定向监管人员,所述定向监管人员用于定向监管所述目标被监管对象确定所述目标被监管对象的定向监管人员,包括:根据监管人员的地理位置信息判断备选被监管对象是否存在空间参数;

当存在空间参数时,获取所述监管人员的三维坐标,根据所述三维坐标确定所述监管人员所处的空间是否存在预设监管阈值以上的目标被监管对象。

4.根据权利要求3所述的基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,所述方法还包括:对优化后的监管路径进行模拟,从模拟结果中选取用时最短的最优监管路径。

5.根据权利要求1所述的基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的被监管对象的监测数据;

判断所述监测数据中的异常数据,结合所述异常数据的来源从监管人员名单信息中的路径信息确定路径最短的预警监管人员;

向所述预警监管人员发送异常数据的监测服务信息,以使预警监管人员根据所述监测服务信息对异常数据的来源执行对应的监测服务。

6. 根据权利要求2所述的基于多维度数据指导市场监督的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取用户输入信息,根据所述用户输入信息向用户发送用户画像;或

根据所述用户输入信息向用户发送推荐信息。

7.一种基于多维度数据指导市场监督的装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;

刻画模块,用于根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;

确定模块,用于结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定所述目标被监管对象的定向监管人员;其中,根据所述监管人员的地理位置信息确定三维空间坐标,将各所述三维空间坐标输入预置的神经网络模型;接收所述预置的神经网络模型输出的路径优化信息,根据所述路径优化信息对各所述监管人员的监管路径进行优化;

发送模块,用于向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动;

其中,对监管路径进行优化的过程包括:通过监管人员的当前三维坐标、当前三维坐标预设范围内的路径信息、其它监管人员的路径信息以及该空间内的目标被监管对象,建立所述监管人员的地理位置信息地图,一体化监管平台的各监管人员作为所述预置的神经网络的一个节点,路径信息在监管人员节点之间进行共享,路径信息的共享能够使得监管人员在当前三维坐标下根据预置的神经网络进行路径优化。

8.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任意一项所述的基于多维度数据指导市场监督的方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至6任一所述的基于多维度数据指导市场监督的方法。

说明书 :

基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质

技术领域

[0001] 本发明示例性实施例涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质。

背景技术

[0002] 各类相关市场日益扩增而执法资源相对匮乏的背景下,电子执法的普及将成为必然趋势。从提升执法力度与节约执法资源的角度来讲,电子执法迎合了社会需求,越来越多的行业正在采用电子政务的方式。
[0003] 电子政务的一种形式中,最近强调较多的是“双随机、一公开”,即在监管过程中随机抽取检查对象,随机选派执法检查人员,抽查情况及查处结果及时向社会公开。“双随机、一公开”是国务院办公厅于2015年8月发布的《国务院办公厅关于推广随机抽查规范事中事后监管的通知》中要求在全国全面推行的一种监管模式。电子政务活动中在采取双随机算法时,虽然系统随机派遣,能够尽量减少政务活动中主观执法的影响,然而这种方式无法与实际的市场数据相结合,没有立足于市场数据,使得双随机的算法脱离于实际,使电子政务活动中采取双随机算法造成的市场监督准确率较低,实际市场监督效果远低于预期。

发明内容

[0004] 有鉴于此,本发明示例性实施例的目的在于提出一种基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质,以解决目前电子政务双随机执法活动时不能基于被监管对象的有效数据进行市场监督、市场监督效果低于预期的问题。
[0005] 基于上述目的,本发明示例性实施例提供了一种基于多维度数据指导市场监督的方法,包括:
[0006] 获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;
[0007] 根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;
[0008] 结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定所述目标被监管对象的定向监管人员;
[0009] 向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动。
[0010] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象,包括:
[0011] 对所述多维度数据的各维度数据进行归一化处理,得到各维度数据的评估参数,并根据所述各维度数据的评估参数刻画用户画像;
[0012] 通过预设算法对各所述用户画像进行计算,得到计算结果;
[0013] 根据所述计算结果与预设监管阈值之间的关系,确定所述预设范围内的目标被监管对象。
[0014] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定所述目标被监管对象的定向监管人员,包括:
[0015] 根据监管人员的地理位置信息判断备选被监管对象是否存在空间参数;
[0016] 当存在空间参数时,获取所述监管人员的三维坐标,根据所述三维坐标确定所述监管人员所处的空间是否存在预设监管阈值以上的目标被监管对象。
[0017] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
[0018] 根据所述监管人员的地理位置信息确定三维空间坐标,将各所述三维空间坐标输入预置的神经网络模型;
[0019] 接收所述预置的神经网络模型输出的路径优化信息,根据所述路径优化信息对各所述监管人员的监管路径进行优化。
[0020] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
[0021] 对优化后的监管路径进行模拟,从模拟结果中选取用时最短的最优监管路径。
[0022] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
[0023] 根据所述监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的被监管对象的监测数据;
[0024] 判断所述监测数据中的异常数据,结合所述异常数据的来源从监管人员名单信息中的路径信息确定路径最短的预警监管人员;
[0025] 向所述预警监管人员发送异常数据的监测服务信息,以使预警监管人员根据所述监测服务信息对异常数据的来源执行对应的监测服务。
[0026] 结合上述说明,在本发明实施例另一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
[0027] 获取用户输入信息,根据所述用户输入信息向用户发送用户画像;或
[0028] 根据所述用户输入信息向用户发送推荐信息。
[0029] 第二方面,本发明示例性实施例还提供了一种基于多维度数据指导市场监督的装置,包括:
[0030] 获取模块,用于获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;
[0031] 刻画模块,用于根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;
[0032] 确定模块,用于结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定所述目标被监管对象的定向监管人员;
[0033] 发送模块,用于向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动。
[0034] 第三方面,本发明示例性实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的基于多维度数据指导市场监督的方法。
[0035] 第四方面,本发明示例性实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行基于多维度数据指导市场监督的方法。
[0036] 从上面所述可以看出,本发明示例性实施例提供的基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质,基于电子执法活动的被监管对象的多维度数据及监管人员的地理位置信息等,在当前执法的监管人员之外再行从执法监管人员名录库中随机选派定向监管人员,能够基于多维度数据调用计算模型得到不同等级的风险单位以实现定向监管,进一步使监管人员能够基于市场有效数据进行更全面的监管,使得市场监督准确率更高,且市场监督的实际效果大幅提升。

附图说明

[0037] 为了更清楚地说明本发明示例性实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明示例性实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038] 图1为本说明书基于多维度数据指导市场监督的方法的流程示意图;
[0039] 图2a-2e为本发明示例性实施例的多维度数据的示意图;
[0040] 图3为本发明示例性实施例的用户画像示意图;
[0041] 图4为本发明示例性实施例的基于多维度数据指导市场监督的装置示意图;
[0042] 图5为本发明示例性实施例的电子设备结构示意图。

具体实施方式

[0043] 为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本公开进一步详细说明。
[0044] 需要说明的是,除非另外定义,本发明示例性实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明示例性实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0045] 本发明示例性实施例的方法应用于一种一体化监管平台,该一体化监管平台将执法领域多年的业务应用场景及执法流程等相关信息收录到中心数据库,以执法软件、智能硬件一体化的方式,覆盖执法监督全业务领域,其中的执法软件,其业务领域包括但不限于卫生监督、市场监管、食品药品类监督、疾病预防控制、健康体检管理、环境监测及设备安全检测等,每一个业务领域包括了在该领域内的被监督对象(执法对象,如企业、公司、场所等)的机构名称、经营地址、评价等级、评价日期等相关信息,被监督对象包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息等,以医疗卫生监督为例,涉及的监督监管信息指的是从各类监管的详细信息中包括的各专业医疗机构相关的档案,包括各地监督检查、检测、案件查处和罚款金额信息,各专业监督检查不合格情况、违法事实等;其行业监管信息指的是,衔接和展示行业评价信息;其公众监管信息指的是,衔接和展示医疗机构公众评价信息;其自监管信息指的是,各省级医疗机构自监管系统的上传的符合《医疗机构依法执业指引》要求的数据。
[0046] 在一个地理区域范围内,其行业众多,而且每一类行业包括的被监管对象的分布也可能呈现密集或分散等多种形式,因此,在执法活动中如何基于被监管对象收录的相关数据进行更有效全面、定向精准的执法活动,是本发明要解决的问题之一。
[0047] 本发明示例性实施例涉及一种基于多维度数据指导市场监督的方法、装置、设备及介质,其主要运用于电子执法活动中需要基于市场有效数据进行更全面有效监督的场景中,其基本思想是:基于电子执法活动的被监管对象的多维度数据刻画用户画像,使得通过用户画像确定在预设的监管阈值之上的被监管对象,当超过预设的监管阈值时,结合监管人员的地理位置信息,选派定向监管人员对目标被监管对象进行监督,使监管人员能够基于市场有效数据进行更全面、更具准确率的监管,监督效果得到了实质提升。
[0048] 本实施例可适用于部署一体化监管平台的智能型终端中以进行基于多维度数据指导市场监督的情况中,该方法可以由一体化监管平台结合具体的执法装置来执行,其中该平台及装置等均可以由软件和/或硬件来实现,如图1所示,所述方法具体包括如下步骤:
[0049] 在步骤110中,获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;
[0050] 在双随机执法活动过程中,双随机指的是随机抽取检查对象、随机选派执法检查人员的“双随机”抽查机制,能够严格限制监管部门自由裁量权,一般地,双随机指通过建立健全市场主体名录库和执法检查人员名录库,通过随机抽出等方式,从市场主体名录库中随机抽取检查对象,从执法检查人员名录库中随机选派执法检查人员,并记录相关抽取信息,以实现运用电子化手段,对“双随机”抽查做到全程留痕,实现责任可追溯。
[0051] 通过一体化监管平台采用双随机算法派遣的监管人员,其携带相关的执法装置,如执法记录仪,该执法记录仪能够记录执法活动过程中的影像信息,包括影像、时间、地点等,通过该执法记录仪能够获取监管人员的地理位置信息,或者小型综合类型移动执法设备,其为通过执法软件+硬件一体化的方式,覆盖执法监督(卫生监督、食药监督等)全业务领域,以移动执法设备为核心,结合执法监督行业特点,通过一体化、模块扩展化、外部集成的方式,提供的一种与一体化监管平台全功能衔接、便于携带的一体化移动执法设备。
[0052] 在所述地理位置信息预设范围内的被监管对象,本发明示例性实施例的一种实施场景中,根据所述监管人员的地理位置信息如GPS(Global Positioning System,全球定位系统),或GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航定位系统)等,确定该监管人员所处的建筑设施,所述预设范围内根据具体应用场景是可变化的,如以所述监管人员的当前地理位置信息为中心向外辐射20m(metre,米)至2000m的范围,或根据所述监管人员所处的建筑设施的不同进行区分,如小型的仅一层的平层建筑设备以及具有较多层的多层建筑设施,所述预设范围可为20m至5000m,当所述监管人员处于具有三维立体空间的多层建筑设施时,如大型商业活动中心可同时存在有较多个被监管对象的情形中,所述预设范围可选择为10m至500m。
[0053] 本发明示例性实施例一种实施场景中,当所述监管人员在进行食药监督类的执法活动且处于多层商业活动建立设施时,在以该监管人员的地理位置信息为中心辐射200m的预设范围内可能存在较多家的食药类营业场所,如200m范围内的A1餐厅、B1药店、A2餐厅、A3餐厅、B2药店……等,获取每一家上述食药类营业场所的多维度数据,所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息,结合图2a 图2e所示,~为具体实施例多维度数据的综合展示及各维度数据的具体展示示意图,其中,一般地,所述监督监管信息指的是从各类监管的详细信息中包括的各专业医疗机构相关的档案,包括各地监督检查、检测、案件查处和罚款金额信息,各专业监督检查不合格情况、违法事实等;其行业监管信息指的是,衔接和展示行业评价信息;其公众监管信息指的是,衔接和展示医疗机构公众评价信息;其自监管信息指的是,各省级医疗机构自监管系统的上传的符合《医疗机构依法执业指引》或其它行业对应的指引要求的数据。
[0054] 在步骤120中,根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;
[0055] 刻画所述备选被监管对象的用户画像的过程包括基础数据收集、行为建模以及构建画像等步骤,其中基础数据收集指所述多维度数据收集,尤其指监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息四种数据的收集,行为建模是指对所述多维度数据进行文本挖掘、自然语言处理、机器学习以及预设各类算法的处理,构建画像指以各维度数据为标签对被监管对象的各项标签进行标签化以构建用户画像。
[0056] 结合图3所示,为用户画像的示意图,其中的W1 W4分别对应于多维度数据中的监~督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息,如图所示,本发明示例性实施例的对所述多维度数据的各维度数据进行归一化处理,各行业的被监管对象得到的多维度数据有较大区别,通过归一化处理能够对不同行业不同类型的各维度数据进行量化,并通过能够量化的数值进行得到各维度数据的评估参数,并根据所述各维度数据的评估参数刻画用户画像;具体地,可通过所述一体监管平台以预置的神经网络模型对多个对应的归一化数据进行评估,以得到评估参数,所述预置的神经网络模型的输入值、权重、激活函数及输出值等以实现对各维度数据进行量化并以评估参数刻画用户画像为宜。
[0057] 通过预设算法对各所述用户画像进行计算,得到计算结果;根据用户画像确定目标被监管对象,包括通过计算图中虚线封闭形成的图形面积,并将该面积与实线形成的封闭图形面积进行比较,以虚线面积大于一特定的阈值确定目标被监管对象;或通过计算各维度数据的权重,并得到多维度数据的综合权重,以综合权重大于一定阈值进行筛选目标被监管对象。
[0058] 根据所述计算结果与预设监管阈值之间的关系,确定所述预设范围内的目标被监管对象;如当以图形面积为计算结果时,预设监管阈值可为0.5,图形面积S大于等于0.5时即为该备选被监管对象为目标被监管对象,在所述监管人员的预设范围可能存在多个目标被监管对象,其对应的定向监管人员也可能包括多个,因此本发明示例性实施例的方法也可适用于定向定点突击检查监管执法活动中。
[0059] 在步骤130中,结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定定向监管人员,所述定向监管人员用于定向监管所述目标被监管对象确定所述目标被监管对象的定向监管人员;
[0060] 所述一体化监管平台采用双随机算法派遣执法人员时,为每一执法人员分配多个待执法的被监管对象,以待执法的被监管对象的地理坐标信息形成路径信息并保存至所述一体化监管平台,所述监管人员名单信息中包括了所有的执法人员名单,附带各执法人员的路径信息。
[0061] 所述定向监管人员可以从所述监管人员名单中选取,亦可从所述一体监管平台中选取,所述监管人员的地理位置信息是确定的,监管人员名单附带的路径信息亦是确定的,结合二者确定定向监管人员,是为了便于从路径经过所述目标被监管对象的监管人员中根据便利原则确定定向监管人员。
[0062] 在步骤140中,向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对目标被监管对象执行对应的执法活动。
[0063] 所述执法信息执法依据(格式条文)、执法对象、日期、执法内容以及处理结果等,根据目标被监管对象的用户画像中偏离标准值较大的维度数据所对应的内容,所述执法信息可提供若干个备选执法内容以供定向监管人员选择,当定向监管人员到达现场时可根据提供的备选执法内容监管目标被监管对象。
[0064] 本发明的方法,基于电子执法活动的被监管对象的多维度数据及监管人员的地理位置信息等,在当前执法的监管人员之外再行从执法监管人员名录库中随机选派定向监管人员,使得监管人员能够基于市场有效数据进行更全面的监管,使得市场监督准确率更高,能够基于多维度数据调用计算模型得到不同等级的风险单位以实现定向监管,进一步使监管人员能够基于市场有效数据进行更全面的监管,使得市场监督准确率更高,且市场监督的实际效果大幅提升。
[0065] 本发明示例性实施例的一种实施场景中,例如当所述监管人员处于一立体多层建筑空间时,所述方法还包括以下步骤:根据监管人员的地理位置信息判断备选被监管对象是否存在空间参数;当存在空间参数时,获取所述监管人员的三维坐标,根据所述三维坐标确定所述监管人员所处的空间是否存在预设监管阈值以上的目标被监管对象。
[0066] 将所述监管人员的地理位置信息与定位系统相结合进行判断,例如监管人员的地理位置信息中坐标参数输入GNSS系统中显示为某商场中心时,即可确定备选被监管对象存在空间参数,此时可获取所述监管人员的三维坐标,在精度较高的定位系统中,可根据该三维坐标确定该空间是否存在预设监管阈值以上的目标被监管对象,具体地,一体化监管平台(以上及以下均可指对应的服务器)获取监管人员的三维坐标以及该空间的三维坐标,以及在该空间中注册的被监管对象的三维坐标,当三维坐标中仅高度一项参数不同时,可认为其同属于该空间内,根据上述各项三维坐标确定预设监管阈值以上的目标被监管对象,同样地,可根据上述用户画像确定与预设监管阈值之间的关系,并以此确定在该空间内的目标被监管对象。
[0067] 本发明示例性实施例的一种实施方式中,还包括对路径优化的过程,以使监管人员的路径更趋于合理,这一过程可包括如下步骤:
[0068] 根据所述监管人员的地理位置信息确定三维空间坐标,将各所述三维空间坐标输入预置的神经网络模型;接收所述预置的神经网络模型输出的路径优化信息,根据所述路径优化信息对各所述监管人员的监管路径进行优化。
[0069] 本发明示例性实施例的实施方式中,可采用目前已经的神经网络建立的可进行路径优化的模型进行路径优化,利用基于神经网络的地图建立系统,能够通过监管人员的当前三维坐标、当前三维坐标预设范围内的路径信息、其它监管人员的路径信息以及该空间内的目标被监管对象,建立所述监管人员的地理位置信息地图,所述一体化监管平台的各监管人员作为所述预置的神经网络的一个节点,既可以接收其它节点的监管人员的路径信息,也可以将自身路径信息发送至其它监管人员,路径信息的共享能够使得监管人员在当前三维坐标下根据预置的神经网络进行路径优化,使得在采用双随机算法中派遣的监管人员能够在市场监督活动中更具有执行效率。
[0070] 具体地,在双随机算法中监管人员A的路径信息为A-B-C-D-5-F,监管人员B的路径信息为1-2-3-4-E-6,其中数字表示的地理位置为在同一个方向,字母表示的地理位置在相反方向,则此时可通过预置的神经网络对上述路径信息进行优化,以使得优化后的路径信息分别变为A-B-C-D-E-F及1-2-3-4-5-6,避免了监管人员在执行活动中造成不必要的时间浪费。
[0071] 当存在多条优化路径时,此时可于系统中对对优化后的监管路径进行模拟,从模拟结果中选取用时最短的最优监管路径,模拟为一个动态仿真及用时计算的过程,通过模拟可实现监管人员个体的监管路径的优化以及所有监管人员整体的监管路径优化。
[0072] 本发明示例性实施例的一种实施场景中,所述方法还包括对异常数据进行监督,这一过程包括如下步骤:
[0073] 根据所述监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的被监管对象的监测数据;判断所述监测数据中的异常数据,结合所述异常数据的来源从监管人员名单信息中的路径信息确定路径最短的预警监管人员;向所述预警监管人员发送异常数据的监测服务信息,以使预警监管人员根据所述监测服务信息对异常数据的来源执行对应的监测服务。
[0074] 所述一体化监管平台基于物联网技术布署在线电子监管子系统,通过信息化手段支撑多领域在线监测,在一些有需要的场所设置安装在线监测设备,例如公共场所的空气质量监测、生活用水监测、放射辐射环境监测、传染病消毒过程监测等,通过在不同的场景设置对应的监测传感器实现监测过程,当监管人员在监管过程中,根据其地理位置信息确定在其预设范围内的被监管对象的监测数据,判断其监测数据是否在安全数值以下,例如重点区域的空气质量传感器突然报警,则所述一体化监管平台可根据该空气质量传感器的地理位置信息查找最近的监管人员,并通过该监管人员执行对应的监管活动,反之,在采用双随机执法活动中,当某监管人员在其监管的路径信息上执行监管活动时,也可获取其预设范围内的被监管对象的监测数据,当判断出异常数据时,结合所述异常数据的来源即异常数据传感器的安装位置从监管人员名单信息中的路径信息确定路径最短的预警监管人员,所述预警监管人员为在所属领域的监管人员的分类,例如监管人员经过空气质量方面的培训,则在所述一体化监管平台中将该监管人员的属性中带有空气质量标签,其属性与发生预警的监测数据一致时,即可向该监管人员发送监测服务信息,即该监管人员为预警监管人员,以使预警监管人员根据所述监测服务信息对异常数据的来源执行对应的监测服务;或当前的监管人员的属性标签与发生预警的监测数据不一致时,则从路径信息中查找最近的属性标签一致的监管人员,亦可提升最近的属性标签一致的监管人员的监管级别,使该最近的属性标签一致的监管人员处理预警事务。
[0075] 本发明示例性实施例的一种实施场景中,所述方法还包括在普通用户进入所述一体化监管平台时提供的推荐服务,这一过程包括:获取用户输入信息,根据所述用户输入信息向用户发送用户画像;或根据所述用户输入信息向用户发送推荐信息。
[0076] 用户输入信息如“**游泳馆”时,所述一体化监管平台可根据该用户输入信息向用户发送对应的用户画像,所述用户画像为基于所述多维度数据刻画形成,以使用户通过多维度数据了解该游泳馆的具体评价等信息;或者由所述一体监管平台向用户发送推荐信息,推荐信息为根据用户输入信息生成的与用户输入信息所对应的其它类型的游泳馆或相关项目的推荐信息,当然,在发送推荐信息时亦可根据用户的定位信息推送最近的相关项目的用户画像,以供用户根据用户画像选择。
[0077] 图4为本发明实施例提供的一种基于多维度数据指导市场监督的装置的结构示意图,该装置可由软件和/或硬件实现,一般地集成于智能终端中,可通过基于多维度数据指导市场监督的方法来实现。如图所示,本实施例可以以上述实施例为基础,提供了一种基于多维度数据指导市场监督的装置,其主要包括了获取模块410、刻画模块420、确定模块430及发送模块440。
[0078] 其中的获取模块410,用于获取监管人员的地理位置信息,获取在所述地理位置信息预设范围内的备选被监管对象,确定所述备选被监管对象的多维度数据;所述多维度数据至少包括监督监管信息、行业监管信息、公众监管信息以及自监管信息;
[0079] 其中的刻画模块420,用于根据所述多维度数据刻画所述备选被监管对象的用户画像,根据用户画像确定目标被监管对象;
[0080] 其中的确定模块430,用于结合所述监管人员的地理位置信息及所述监管人员所属的监管人员名单信息中的路径信息,确定定向监管人员,所述定向监管人员用于定向监管所述目标被监管对象;
[0081] 其中的发送模块440,用于向所述定向监管人员发送执法信息,以使所述定向监管人员根据所述执法信息对所述预设范围内的被监管对象执行对应的执法活动。
[0082] 上述实施例中提供的基于多维度数据指导市场监督的装置可执行本发明中任意实施例中所提供的基于多维度数据指导市场监督的方法,具备执行该方法相应的功能模块和有益效果,未在上述实施例中详细描述的技术细节,可参见本发明任意实施例中所提供的基于多维度数据指导市场监督的方法。
[0083] 可以理解,该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备集群来执行。
[0084] 本说明书实施例中涉及的技术载体,例如可以包括近场通信(Near Field Communication,NFC)、WIFI、3G/4G/5G、POS 机刷卡技术、二维码扫码技术、条形码扫码技术、蓝牙、红外、短消息(Short Message Service,SMS)、多媒体消息(Multimedia Message Service,MMS)等。
[0085] 需要说明的是,本发明示例性实施例的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本发明示例性实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
[0086] 上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0087] 为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本发明示例性实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0088] 图5示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图, 该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线 1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
[0089] 处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
[0090] 存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行本发明实施例的基于多维度数据指导市场监督的方法。
[0091] 输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/ 模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
[0092] 通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式 (例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
[0093] 总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
[0094] 需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
[0095] 本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序及程序本身的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息,以用于执行本发明实施例的上述技术方案。
[0096] 所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本公开的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本发明示例性实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。
[0097] 另外,为简化说明和讨论,并且为了不会使本发明示例性实施例难以理解,在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外,可以以框图的形式示出装置,以便避免使本发明示例性实施例难以理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明示例性实施例的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下,对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明示例性实施例。因此,这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
[0098] 尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如,其它存储器架构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
[0099] 本发明示例性实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此,凡在本发明示例性实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。